この度、弊社関連会社が開発したマシンビジョン用ディープラーニングソフト
NAIT（ナイト）のv3.2がリリースされましたので、ご案内申し上げます。
新機能
•モデルタスクの制御性を向上させるため、学習を一時停止および再開ができるようになりました。
•画像をさまざまなカテゴリに分類するグループ機能を追加しました。
•セグメンテーションでマスク画像をグレースケールまたはRGBピクセル値でインポートおよびエクスポートできます。
•推論センターでCPUを使用して推論を実行できます。
•画像ビューアをクリップボードにコピーしたり、[データ]タブの画像ビューアにラベル付き画像/予測画像を保存できます。
•ナビゲーションメニューバーに[ピン]を追加しました。
•クラシフィケーション、ディテクション、およびOCRモデルの最大画像入力サイズを1024×1024に設定できるようになりました。
•NVIDIA GPU 40シリーズと Jetson Orin for Runtimeをサポートしました。
•ランタイム（Windows）でdongle_chk C# API をサポートしました。
•ランタイムのLinux およびEMBプラットフォームでNRT Python APIをサポートします。
改善項目
•[学習]タブのオートディープラーニング内「学習時間最適化」のパフォーマンスが向上しました。
•ディテクションおよびOCRモデルの学習準備フェーズの速度が向上しました。
•ファイルデータのインポートとエクスポートのUX/UIを改善しました。
•[ファイル]タブでの画像のインポート速度が向上しました。
•[データ]タブの画像ビューアの速度が向上しました。
•[データ]タブでクラス名に下線を使用できるようになりました。
•[データ]タブで重複したクラス名が作成できなくなりました。
•[データ]タブの画像ビューアでラベル名の表示が改善されました。
•ファイル名に「_asMASK_」区切り文字を含め、マスク画像を取得またはエクスポートできます。
バグフィックス
•[データ]タブで大きなJSONファイルをインポートする際のメモリーリークの問題を修正しました。
•[結果]タブの適合率、再現率、およびf1スコアの小数点以下の桁数に関する問題を修正しました。
•[結果]/[レポート]タブで一部モデルの場合、不正確な情報が表示されていた問題が解決されました。
