クラスキャット、リアルタイム物体検出ソリューション「ClassCat ObjDetector v3.0」を発表

　株式会社クラスキャットは27日、人工知能（AI）フレームワーク「TensorFlow」上に構築された、リアルタイム物体検出ソリューション「ClassCat ObjDetector v3.0」を6月から提供すると発表した。

　ClassCat ObjDetector v3.0では、高パフォーマンスを維持しつつ、より柔軟な構築が可能となる、TensorFlowの新しい実行モード (Eager execution）をサポート。また、高速・高精度な人工知能アルゴリズム「YOLO 3」「網膜ネット」を新たにサポートし、YOLO 3のサポートにより動画におけるリアルタイム物体検出も可能となった。

　さらに、製品で提供される複数の物体検出アルゴリズムの共通仕様となる、データ入力パイプラインAPI仕様を統一。これにより、ユーザー企業は仕様に適合するアノテーション（画像データを注釈するメタデータ）ファイルを画像データとともに準備すれば、手軽に低コストで物体検出ソリューション技術を利用できる。

　ClassCat ObjDetector v3.0の動作環境はマルチクラウド対応で、GPUを装備するインスタンスやベアメタルが利用可能な各種パブリッククラウド（Amazon EC2、Microsoft Azure、IBM Cloud、Google Cloud Platform）上で提供される。価格はオープン。