カジノレオ 勝てないンをリリース，ハイエンド人工知能の商用化プロセスを加速する

2018 年 5 月 16 日，グループが投資した企業である Rockchip は、RK3399 チップ プラットフォームで実行される深層学習ベースのターゲット検出テクノロジー ソリューションをリリースしました，カジノレオ 勝てない AI 人工知能業界向けに準ターンキー ソリューションを提供可能，Android と Linux システムの両方をサポート可能，ターゲットの検出率は 8 フレーム/秒以上に達します。

物体検出は人工知能の分野で非常に人気のある研究方向です，写真やビデオ内の対象オブジェクトを見つけて分類することを指します。機械用，RGB ピクセル マトリックスからオブジェクトの抽象的な概念と位置を直接取得することは困難，これは AI 人工知能の応用に大きな課題をもたらします。

現在，人工知能技術の主な研究開発の方向性は次のとおりです: 顔検出、人間検知、車両検出、QR コード検出とジェスチャー認識など，監視に広く使用可能、高度な交通手段、新しい小売店、自然な相互作用など，これらのアプリケーションの基礎はターゲット検出技術です。深層学習に基づく物体検出技術は高い精度と堅牢性を備えています，ただし計算量は比較的多い，長い間、組み込みデバイスでの実際の展開とアプリケーションを実現できません。

AI人工知能市場と技術ニーズを目指す，強力な RK3399 プラットフォーム上の Rockchip，MobileNet SSD ネットワークの特別な最適化，高精度 MobileNet SSD300 を有効にする 1.0 実行中のフレーム レートが 8 フレームを超えています，精度はわずかに低く、より高速な MobileNet SSD300 0.75 が 11 フレーム以上で実行中。準リアルタイムの走行速度，ターゲット検出のAI基礎技術を組み込み側で実用化。

準リアルタイムの走行速度に加えて，この技術ソリューションは、Google の TensorFlow Object Detection トレーニングからエクスポートされた TensorFlowLite モデルをサポートします。現在、TensorFlow オブジェクト検出に基づいた多数のユースケースがあります，顔から物体まであらゆる種類の検出をカバー，業界で最も使いやすい、最も人気のある目標検出フレームワークの 1 つ。

RK3399 チップ プラットフォームに基づく Rockchip の深層学習ターゲット検出テクノロジー ソリューションは、Android または Linux システムの両方をサポートします，ターゲット検出テクノロジーを使用して AI 製品のユーザー エクスペリエンスを向上，研究開発サイクルを大幅に短縮，より多くのカジノレオ 勝てない AI スマート製品ができるだけ早く市場に投入されるよう支援します。

(内容は Rockchip 公式ウェブサイトから転載)，2018 年 5 月 17 日)