リアルタイムで低ノイズ画像に変換できる、エッジAI画像処理モデルを発表：人工知能ニュース

LeapMindは、エッジデバイス上で動作可能な「AI画像処理モデル」を発表した。エッジデバイスの課題だった、リアルタイム動作と高品質の画質処理を可能にし、ノイズの多い画像もスマートフォン並みの画質に改善する。

[MONOist]

　LeapMindは2022年1月31日、エッジデバイス上で動作可能な「AI（人工知能）画像処理モデル」を発表した。これまでエッジデバイスの課題とされてきた、リアルタイム動作と高品質の画質処理を可能にし、ノイズの多い画像もスマートフォン並みの画質に改善できる。同年2月から評価版の提供を開始する。

　同モデルは、LeapMindの超低消費電力AI推論アクセラレーターIP「Efficiera（エフィシエラ）」を利用し、Raw-to-Rawのノイズ低減モデル、ディープラーニングベースのノイズ低減処理、再学習可能な学習済みモデルを提供する。

　また、リアルタイムの動画撮影ができるEfficieraの性能スケーラビリティに加え、同社の「Pixel embedding技術」と「極小量子化技術」により、高性能化、高画質化、軽量化を可能にした。

　これらの特徴により、高コストの高感度センサーや大型レンズがなくても、AIが画質を改善し、従来の32ビット浮動小数点モデルにも劣らない画質を提供する。また、監視カメラや検査カメラなど、低照度、低露光の条件で使用する動画カメラでも、物体認識や検査の精度向上が期待できる。

ノイズの多い入力画像［クリックで拡大］ 出所：LeapMind

32ビット浮動小数点モデルによる出力画像［クリックで拡大］ 出所：LeapMind

LeapMindの極小量子化モデルによる出力画像［クリックで拡大］ 出所：LeapMind

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