深層学習を利用したシーン認識技術の最適化で共同開発：人工知能ニュース

モルフォは、シノプシスのエンベデッドビジョンプロセッサ「DesignWare EV6x Embedded Vision Processors」上で、深層学習を利用したシーン認識技術「Morpho Scene Classifier」を最適化する共同開発を行うことで合意した。

[MONOist]

　モルフォは2017年8月9日、シノプシス（Synopsys）のエンベデッドビジョンプロセッサ「DesignWare EV6x Embedded Vision Processors（DesignWare EV6x）」上で、深層学習を利用したシーン認識技術「Morpho Scene Classifier」を最適化する共同開発を行うことで合意したと発表した。

　SynopsysのDesignWare EV6xは、高性能な32ビットスカラーと512ビットベクターDSP、物体検知／画像分類／シーン分割の処理に最適化した畳み込みニューラルネットワークエンジンが搭載された組み込みビジョンプロセッサだ。16nmプロセスでの実装で最大4.5TeraMACs／秒の処理性能を提供し、最大4000ピクセルの画像入力を複数処理できる。

　また、モルフォのMorpho Scene Classifierは、深層学習を用いた物体認識により画像を解析して自動的にタグ付けし、カメラの撮影シーンを自動判定する画像認識組み込みソフトウェアだ。高い認識精度を保ちながら、省メモリで高速な処理が可能だ。

　今回の共同開発で、モルフォの画像認識エンジンをDesignWare EV6x上で最適化することにより、従来のCPUでの画像処理と比べ、処理速度の向上や機能の高度化が期待でき、また消費電力を抑えることもできる。モルフォではSynopsysとの協業を通じて、スマートフォン市場および監視カメラ市場などを視野にシェア拡大を図るとしている。