他社製品との性能比較
従来の深度センサ付きとVisionPoseの比較動画
骨格検出システム3つでリアルタイム精度比較デモ
VisionPoseを含めた3つの骨格検出システムでリアルタイム検出の精度を比較してみました。
※精度比較のため、性能差による遅延をなくしてます。
深度センサ付きカメラと晴天時の精度比較デモ
左：既存の深度センサ／右：VisionPose
既存の深度センサ付きカメラでは認識が難しい屋外でのリアルタイム精度比較動画です。
既存の深度センサつきカメラとリアルタイム性能比較デモ
左：既存の深度センサ／右：VisionPose
既存の深度センサ付きカメラとリアルタイムでの姿勢推定を比較しました。従来の深度センサ付きカメラでネックだった、クロスの動作や足の検出などに強い傾向があります。
主要機能の性能比較一覧
| VisionPose | 他社製品A | 他社製品B | |
|---|---|---|---|
| 対応プラットフォーム | |||
| 対応プラットフォーム | ■Standard Windows 10(※) Ubuntu 18.04(※) Jetson AGX Xavier Jetson Xavier NX ※Cloud環境で利用可能 Windows Unity（リリース予定） ■Single3D Windows Unity iOS/iPadOS Android ■Nano Jetson Nano 下記への搭載は現在開発中。 ・Jetson TX2 ・Raspberry Pi ※予告なく変更する場合があります | Windows 8/10 Ubuntu 14/16 Mac OSX NVIDIA TX2 | 記載なし |
| 利用料金 | |||
| 利用料金 | 料金一覧の 各ライセンスをご確認ください。 | 商用版：25,000 USD / 年 非商用版：無料 ＊スポーツ分野での利用不可 | GNU General Public License v2.0 |
| 提供形式 | |||
| 提供形式 | 料金一覧の 提供内容をご確認ください。 | ソースコード | ソースコード |
| 3D推論 | |||
| 3D推論 | 〇 | △※1 | × |
| 追加学習 | |||
| 追加学習 | 〇※2 | △ | × |
| 教師データ作成 | |||
| 教師データ作成 | 〇※3 | × | × |
| 全身骨格数 | |||
| 全身骨格数 | 30 | 15,18,25 | 記載なし |
| 関節追加 | |||
| 関節追加 | 〇 | 記載なし | 記載なし |
| FPS シングルカメラ※4 | |||
| FPS シングルカメラ※4 | Standard：～60.0 Single3D Unity：～60.0 Single3D iOS/iPad：～15.0 | ～9.75 | 記載なし |
| FPS ステレオカメラ※4 | |||
| FPS ステレオカメラ※4 | Standard：～59.6 | × | × |
| 検出人数 | |||
| 検出人数 | 最大16人 | 記載なし | 記載なし |
| ステレオカメラ配置 | |||
| ステレオカメラ配置 | 平行配置、角度付き配置から選択可能 平行配置 2台のWebカメラを平行に配置する方式 レンズ間：60cm カメラ-被写体間：2.5-3.0m 角度付き配置 2台のWebカメラを被写体を囲むように、角度をつけて配置する方式 最大90度(例：正面＋横) | 記載なし | 記載なし |
- ※1 別モジュールで提供します。
- ※2 追加学習はオプションサービスです。実施には条件があります。
- ※3 GUIベースのアノテーションツールで教師データを作成します。
- ※4 PC、及び端末スペックにより変動します。
お見積もり・開発のご相談など
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※現在、法人のお客様のみの販売・ご提供となります。ご了承ください。