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クラスキャット、ディープラーニングによる画像処理モデル群「ClassCat Eager-Brains v2.0」
2019年10月7日(月)日川 佳三（IT Leaders編集部）
クラスキャットは2019年10月7日、ディープラーニング（深層学習）の学習済みモデルとして、画像処理分野で利用できる人工知能コレクション「ClassCat Eager-Brains v2.0」を発表した。同日提供を開始した。ディープラーニング用ライブラリとして、TensorFlow 2.0を利用している。Linux（Ubuntu Server）上で動作する。価格はオープン。
ClassCat Eager-Brainsは、ディープラーニング（深層学習）の学習済みモデルである。すぐに利用できる“人工知能コレクション”として提供する。今回提供する人工知能コレクションは、画像処理モデルや、画像生成・画像変換を行なうGAN（敵対的生成ネットワーク）モデルが中心である。GANを使うと、訓練データセットの特徴を人工知能が学習し、その特徴から新しい有用な画像データを生成できる。
画像処理モデルの例に、登録しておいた物体が写っているかどうかを検出するモデルや、画像の中にある顔を検出するモデル、写っている人物のポーズを推定するモデル、などがある（表1）。GANの例に、存在しない顔や街並みの風景などを1から生成したり、低解像度の画像を補完して高解像度に変換（超解像）したり、といったモデルがある。
| 画像処理モデル |
|---|
| 物体検出モデル |
| セマンティック・セグメンテーション |
| 医療画像処理 |
| 顔検出モデル |
| 人物ポーズ推定 |
| オプティカルフロー推定 |
| 画像・動画分類 |
| GANモデル |
| DCGAN |
| 超解像（SRGAN） |
| Cycle GAN |
| Pix2Pix |
| StarGAN |
| ACGAN |
また、学習済みモデルの提供にあわせ、ディープラーニング活用したシステム開発などを支援するサービスも提供する。ユーザー企業は、学習済みモデルや支援サービスを活用することによって、人材を確保することなく、TensorFlow 2.0ベースの人工知能サービスを開発できるとしている。
支援サービスのメニューとして、「人工知能研修サービス（経営者層向けオンサイト研修）、「テクニカルコンサルティング・サービス」、「実証実験（プロトタイプ構築）」、「アプリケーションへの実装」、などを用意している。
なお、TensorFlow 2.0は米Googleがオープンソースとして公開しているディープラーニングのフレームワーク（ソフトウェア開発ライブラリ）であるTensorFlowの最新バージョンである。2019年10月1日にリリースされている。新版では、使いやすさを重視している。
