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Coral 開発ボード、Edge TPU、TensorFlow Lite を使って、オフラインで動作する AI を構築する
2019年4月12日金曜日
この記事は Daniel Situnayakeによる TensorFlow - Medium の記事 "
Build AI that works offline with Coral Dev Board, Edge TPU, and TensorFlow Lite
" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。
投稿者: Daniel Situnayake(
@dansitu
、TensorFlow Lite デベロッパー アドボケート)
機械学習を支えるハードウェアと聞くと、どこかのサーバー ファームで無数のプロセッサが大量に電力を消費しながら何テラバイトものデータを消費している様子や、たくさんの GPU を搭載した巨大なデスクトップ コンピュータを思い浮かべるのではないでしょうか。
クレジットカードほどの大きさの開発ボードに取り付けられている 40mm x 48mm の集積回路を想像する方は、あまりいないでしょう。ましてや、ミニカーほどの大きさのなめらかなアルミニウム製の箱が 1 つの USB-C でコンピュータと接続されている姿は論外のはずです。
こういった新しい端末は、Google の新プラットフォーム、
Coral
によるものです。組み込み製品のデベロッパーは、Coral を使うことで、ローカル AI を活用したすばらしい体験を生み出すことができます。Coral 最初の製品は、Google の
Edge TPU
チップを搭載し、
TensorFlow Lite
(モバイルおよび組み込み端末用の TensorFlow 軽量版ソリューション)を実行できるようになっています。デベロッパーの皆さんは、Coral 端末を使って新しいオンデバイス機械学習推論アプリケーションを試作することができます。
Coral の
開発ボード
は、Edge TPU を搭載したリムーバブル System-On-Module(SOM)を含むシングルボード Linux コンピュータです。そのため、アプリケーションのプロトタイピングを行ってから、独自の端末に SOM を含めて生産用にスケールアップすることができます。Coral
USB アクセラレータ
は、Edge TPU を対応する Linux コンピュータに接続する USB アクセサリです。Raspberry Pi Zero にちょうど合うように設計されています。
このブログ投稿では、「エッジ」(末端)でのおもしろい機械学習活用例や、ハードウェア製品に AI を組み込む際に TensorFlow Lite と Coral がどのように役立つかについて説明します。トレーニング済みモデルを使えば、機械学習の経験がなくても大丈夫なこともわかっていただけるでしょう。独自のモデルをローカル用に最適化する変換ツールについても紹介します。
エッジで推論する
最近まで、本番環境に機械学習モデルをデプロイするということは、何らかのサーバーでモデルを実行するという意味でした。動画中の既知の物体を検出したい場合には、バックエンドにストリーミングし、そこで強力なハードウェアを使って推論(つまり、存在する物体を検出する)して、その結果を端末に知らせる必要がありました。
この方法は多くの用途でうまく動作しますが、サーバーがなく端末上だけで完結させたい場合は、どうすればいいでしょうか。
TensorFlow Lite は、エッジで高パフォーマンス推論を実行することで、これを実現します。そのため、今までにないすばらしい体験を生み出すことができます。
オフライン推論
エッジ推論を使うと、インターネット接続に頼る必要はなくなります。インターネットが遅かったり、コストがかかったりする場合は、見たものを理解して関心のある部分だけを送るスマート センサーを構築できます。
これは、機械学習をまったく新しい状況と場所に導入できることを意味します。離れた場所から野生生物を識別するスマートカメラや、無線インフラストラクチャから遠く離れた場所で医療診断をサポートするイメージング端末について考えてみてください。
スマートカメラで野生生物をモニタリングする
遅延を最小化する
サーバーにデータを送ると、データの往復に時間がかかります。データをリアルタイムに処理する場合にはこれが妨げになりますが、モデルがエッジにあれば、このことは問題になりません。
超高速で推論できれば、パフォーマンスによる問題も解決できます。たとえば、人間がいる場所を移動するロボットにリアルタイム物体トラッキングを追加する場合や、音楽ライブの際に音を合成する場合などです。
ライブで音を合成する
プライバシーとセキュリティ
データがエッジにあれば、個人情報が端末を出ることはないので、プライバシーやセキュリティが向上するというメリットもあります。
そのため、プライバシーに配慮した新しいアプリケーションを実現できます。たとえば、脅威と考えられるものを検知した場合のみ録画するセキュリティ カメラや、クラウドにデータを送らずに個人的指標を分析するヘルス機器などが考えられます。
クラウドにデータを送らずにヘルス指標を分析する
パフォーマンス
こういった新しいアプリケーションは、すべて高パフォーマンス推論を利用します。これを実現できる唯一の方法が Edge TPU によるハードウェア アクセラレーションです。しかし、実際どのくらい速くなるのでしょうか。
いくつかのバージョンの MobileNet を使った内部ベンチマークによると、Edge TPU による推論は、CPU による推論よりも 70 倍から 100 倍高速です。MobileNet は、エッジ デバイスでイメージ分類を行う際によく使われる堅実なモデル アーキテクチャです。
顔検出用の MobileNet では、最大で毎秒 70 フレームから 100 フレームで推論を行えます。食べものの検知では、毎秒 200 フレームを実現できました。これなら、動画のリアルタイム推論にも十分対応できます。複数のモデルを同時に実行しても問題ありません。
次の表は、Coral USB アクセラレータでいくつかのモデルを実行したときのパフォーマンスをまとめたものです。
* デスクトップ CPU: 64-bit Intel(R) Xeon(R) E5–1650 v4 @ 3.60GHz
** 組み込み CPU: Quad-core Cortex-A53 @ 1.5GHz
† 開発ボード: Quad-core Cortex-A53 @ 1.5GHz + Edge TPU
テストしたモデルは、すべて ImageNet データセットでトレーニングしたものです。分類の数は 1,000 個、入力サイズは 224x224(ただし、Inception v4 の入力サイズは 299x299)です。
Coral と TensorFlow Lite を使ってみる
Coral は新しいプラットフォームですが、TensorFlow とシームレスに連携できるように設計されています。Coral で TensorFlow モデルを使う場合は、
TensorFlow Lite
を使います。TensorFlow Lite は、Edge TPU を含むエッジデバイスやスマートフォン、マイクロコントローラで機械学習推論を実行するためのツールキットです。
トレーニング済みモデル
Coral のウェブサイトでは、Coral ハードウェアでの利用に最適化されている
トレーニング済み TensorFlow Lite モデル
が公開されています。まだ初めたばかりだという方は、モデルをダウンロードして端末にデプロイしてみてください。Coral の
API デモスクリプト
を使って、さまざまな種類の物体に対するイメージ分類や物体検知を実行できます。
モデルを再トレーニングする
転移学習と呼ばれる処理を行うと、Coral のトレーニング済み機械学習モデルをカスタマイズし、独自のイメージや物体を認識することができます。これを行うには、
既存のモデルを再トレーニングする
に記載されている手順に従います。
独自の TensorFlow モデルを構築する
既に TensorFlow モデルがある場合や、ゼロから新しくトレーニングしたい場合は、
Edge TPU 用の新規モデルを構築する
に記載されている手順に従います。モデルは、
モデル要件
を満たす必要がありますので、注意してください。
Edge TPU 用のモデルを準備する場合は、まず
TensorFlow Lite Converter
を使ってモデルをエッジデバイス用に変換し、最適化します。その後、
Edge TPU Model Compiler
を使って Edge TPU 用にモデルをコンパイルします。
量子化と最適化
Coral のハードウェアに使われている Edge TPU チップは、量子化されたモデルを使うように設計されています。量子化とは、精度への影響を最低限にとどめつつ、ベースとなるデータを圧縮して、小さく高速なモデルにすることを指します。
TensorFlow Lite Converter を使うと、すべてのトレーニング済み TensorFlow モデルを量子化できます。このテクニックの詳細は、
トレーニング後の量子化
をご覧ください。
次の簡単なコード スニペットは、TensorFlow Lite ナイトリー版と TensorFlow 2.0 アルファ版を使ってモデルを変換し、量子化する方法を示しています。
https://medium.com/media/820ebf2863702e51368b2118f791f623/href
次のステップ
皆さんが Coral と TensorFlow Lite を活用し、エッジで AI を利用するまったく新しい体験を生み出していると聞いています。試してみたいという方は、以下をご覧ください。
Coral 端末は、
coral.withgoogle.com
で入手できます。
Edge TPU で TensorFlow モデル
を実行する方法をご覧ください。
TensorFlow Lite
について学習する
いいアイデアが浮かんできたでしょうか。コミュニティの皆さんが Coral と TensorFlow Lite でどんなものを作るか、楽しみです!Twitter でハッシュタグ #withcoral と #poweredbyTF をつけて、アイデアを共有してください。
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