pandazx's blog

データ分析など雑多な技術ブログ

TFUG ハード部:Jetson Nano, Edge TPU & TF Lite micro 特集のメモ

以下の勉強会に参加。

tfug-tokyo.connpass.com

以下、メモ

Getting Started with Jetson Nano

NVIDIA 橘 幸彦さん

Jetson Nanoを使い始める際に参照してもらいたいサイトを紹介しながら、 簡単に楽しくJetson Nanoを使い始めてもらうためのTipsをシェアします。

Jetson Nano

  • 5-10W, 0.5 TFLOPS(FP16)
  • GTC 2019で発表
  • ラズパイに仕様を寄せており、ラズパイフレンドリーになっている
    • ラズパイのエコシステムに入って、一緒に皆さんに使っていただきたい
  • メジャーなDLフレームワークはTensorRTで最適化して実行可能

Jetson AGX XAVIER

  • 10-30W, 10 TFLOPS

Jetson Nanoと類似製品に対する各種ディープラーニングでのベンチマーク

全般

  • ラズパイのようにmicroSDにイメージを入れて起動可能。
  • リソース使用状況はtegrastatsでモニタリング可能

JetBot

  • カメラを用いたデータ収集および学習
  • 衝突回避やObject Following, Road FollowingといったAI機能が実装されている

Jetson Nano Mouse(仮称)

  • ラズパイマウスの後継
  • Robot OS(ROS)を入れて動かすネズミのマウスを模擬したデバイス
  • Full HD x 8チャネルに録画された動画を流して、同時にObject Detectionを30fpsで実行可能
    • 実際の推論はFull HDそのままではなく、小さくリサイズしている
    • 今回のデモではResNet10の推論を実行している。モデルは8つではなく、これ1つのみ
    • XAVIER は 30チャネル同時に可能で、Object Detectionに加えてClassificationが可能

スライド

https://www.slideshare.net/NVIDIAJapan/getting-started-with-jetson-nano?ref=https://tfug-tokyo.connpass.com/event/133310/presentation/

Jetson Nano x TensorFlowで始めるモバイルAI画像認識

からあげさん

ユーザー目線でのJetson Nanoの紹介と、 Jetson NanoでTensorFlowを使って画像認識する方法を話します。

全般

  • 簡単にインストールできるスクリプトを作ってGitHubで公開している。
  • Jetson NanoはCUDAインストール済みなので、ハマらなくていい
  • GoogleのObject Detection APIを利用するためのToolsを作って公開している
  • SSD Lite Mobilenet v2をラズパイにデプロイしたところ、なぜか45分かかったが、 Jetson Nanoは50倍高速に起動できた
  • 同モデルをJetson Nanoで使った場合に、TensorRTの使用前後で2倍の高速化できた
  • 骨格検出がラズパイでは遅く実用的でなかったが、Jetson Nanoならスムーズに実行できた

スライド

https://www.slideshare.net/karaage0703/jetson-nano-x-tensorflowai-149186926?ref=https://tfug-tokyo.connpass.com/event/133310/presentation/

AI Robot Car 最前線

株式会社GClue/FaBo 佐々木 陽さん

Donkey Car, JetBot, AWS DeepRacerなどのAI Robot Carの最新動向と、 Deep Learningの使われ方や、ハードウェアの構成や開発方法など解説します。

自動運転プラットフォーム

Robot Car

DeepTesla

  • NVIDIAの自動運転に関する論文

シリコンバレーではDonkeyCarが流行っているらしい

  • DIY Robotcarsという自動運転ラジコンのコミュニティがある
  • 駐車場にロボットカー用コースを作って走らせられる
  • DoenkeyCarの教師データは人間がリモコンで操作して作れる
  • 今までは推論性能がラスパイでは遅いので、人間の操作より遅かったが、 Jetson Nanoが出たことで、近い内に人間より速くなるだろう

★ここで急用が入り、泣く泣く退席。以下の発表聞きたかった。。。

Edge TPU と GCP / AutoML を組み合わせるといい話

Google Cloud 吉川 隼人さん

エッジ側のアクセラレータである Edge TPU と、クラウドGCP は TensorFlow のエコシステムにとてもマッチしています。 ここでは Edge TPU の概要と、GCP(特に AutoML) を組み合わせることでどんなことができるのか紹介します。

(TF Lite for Microの話)Google proppyさん

LTタイム(各5分)

Google Edge TPUでTensorFlow Liteを使った時に何をやっているのかを妄想してみる

@Vengineerさん

スライド

https://www.slideshare.net/ssuser479fa3/google-edge-tputensorflow-lite?ref=https://tfug-tokyo.connpass.com/event/133310/presentation/

Jetson Nano + Coral USBでつくるセルフレジシステム

田原 大輔さん

スライド

https://www.slideshare.net/DaisukeTahara/jetson-nanocoral-usb-accelerator?ref=https://tfug-tokyo.connpass.com/event/133310/presentation/

パネルティスカッション

スピーカーの皆さん、太田さん、TxRacingさん