The Most Advanced Deep Learning Algorithm
SVNetの高度な正確性は、非連合学習ではなくメタ学習に基づくデータのサンプリング、機能拡張学習、HEM（ハード・イグザンプル・マイニング）、知識蒸留など多様な最先端の技術を学習アルゴリズムに適用させることによって実現されています。
これによって、より正確に、できる限り多くの対象・候補を見出し、これを細分化するプロセスを経てさらに優れた性能を提供できるようになっています。
Object Detection
Lane Detection
Traffic Sign Recognition / Traffic Light Recognition
Light Source Detection
High Efficiency
SVNetは、小型ディープニューラルネットワーク（DNN）で軽量化されたソリューションであり、フレームあたりに必要の演算量を最小限に抑えることが可能です。そのため、演算に必要となるハードウェアのリソースであるメモリや消費電力などを最小限の水準に維持でき、極限まで効率化することが可能です。
４TOPS未満の安価なチップセットでも30fps以上のスピードで高水準の性能を維持できます。
Fully Optimized Modular Solution
SVNetは、先進運転支援システム（ADAS）および自動運転のために使われる、お客様の希望するあらゆるハードウェアにて最適化が可能です。
これによってお客様は市場へのリリースにかかる時間を短縮できます。
MODULAR SOLUTION
Flexible Solution to Support Any SoC
SVNetは軽量化できるという強みを生かし、すでに18以上のプラットフォームに適用するとともにハードウェアに対して最適化された性能を発揮しています。
実用化されたプラットフォームだけでなく、開発進行中のプラットフォームにおいても柔軟な対応で実装可能です。
また、SVNetは、テキサス・インスツルメンツ（TI）社のTDA2xおよびルネサス社のV3H、V3M、H3に移植された最初のディープラーニングに基づくアルゴリズムです。
直ちに対応可能なハードウェア
