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。
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
- ラズパイマウスについて
- https://products.rt-net.jp/micromouse/raspberry-pi-mouse
- (最初、パソコンを操作するマウスのことかと思ったのは内緒。。。)
- ラズパイマウスについて
- 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
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
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
- AutoML
- apollo
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、クラウドの 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
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
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