jetson tx1 を利用した画像認識によるロボット制御
TRANSCRIPT
CLAVIS Company, A Division Company of MACNICA, Inc. CLAVIS Company, A Division Company of MACNICA, Inc.
Jetson TX1 を利用した
画像認識によるロボット制御
(株)マクニカ クラビスカンパニー
楠 貴弘
CLAVIS Company, A Division Company of MACNICA, Inc.
Agenda
株式会社 マクニカのご紹介
ロボット制御デモとは
ロボット制御デモを作った経緯
Deep Learning（以下、DL)開発の取り組みやすさ
デモの課題、対策と教訓
ファインチューニングをやってみた
まとめ
2
CLAVIS Company, A Division Company of MACNICA, Inc.
株式会社 マクニカ のご紹介
CLAVIS Company, A Division Company of MACNICA, Inc.
USBカメラ
ロボット掃除機
JTX1
左 中央 右
回転制御
前進
ペットボトル を左or 右 に検出
ペットボトル を中央に 認識
JTX1 から ロボット掃除機を シリアル通信で制御
ロボット制御デモとは
CLAVIS Company, A Division Company of MACNICA, Inc.
ロボット制御デモを作った経緯
5
GTC Japan 2016に出展決定
Jetson TX1 を主力展示製品
動きがある展示にしたいが手軽なキットが無い
偶然、ロボット掃除機見つけデモ内容の 構想が決定
UEI様へ相談
イベント前日に完成
１ケ月半
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DL開発の取り組みやすさ
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NVIDIA様が提供している 便利な環境(HW/SW)
学習済みモデルの存在 パートナー様の存在
CLAVIS Company, A Division Company of MACNICA, Inc. 7
出典：エヌビディア合同会社
NVIDIA様が提供している 便利な環境(HW/SW)
CLAVIS Company, A Division Company of MACNICA, Inc. 8
出典：エヌビディア合同会社
Jetson TX1の概要
CLAVIS Company, A Division Company of MACNICA, Inc. 9
ペットボトル認識用データセット収集 データセット準備
Tesla/Quadroでの学習 学習＆テスト
X days
Jetson TX1 での実行 推論
X days
X days
推論結果とロボ制御の調整 ロボット制御 X days
学習済みモデルの存在
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学習済みネットワーク
Jetson TX1 での実行 推論 X days
推論結果とロボ制御の調整 ロボット制御 X days
期間短縮
ペットボトルを水と推論したので、 そのままモデルを実装
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パートナー様の存在
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デモの課題、対策と教訓
課題 対策 得た教訓
Faster-RCNNは推論に時間がかかる
固定のバウンディングボックと CNNを採用
用途に応じたネットワーク種類の選択が重要
さらなる性能改善 ４つのプロセスを使いARM57の４コア性能をフル活用
GPUだけではなくCPU側の余力も重要
GTC参加者のバッチを水と判断（きらきら光っていた為）
ペットボトル画像を使ったファインチューニング
推論対象を特定し、きちんと学習しないと何に反応するか分からない
カメラ映像を他のプロセスに渡す際にSSDを経由
RAMDISKを活用 SSDへのアクセス頻度が高いのは問題。データの渡す経路も品質確保には重要
ロボット掃除機を持ち上げるとシリアル通信が切れる
デモ中は極力掃除機に触らない
対象機器の仕様の詳細を理解
ロボット掃除機のバッテリーがもたない
キビキビ動かしたいのでモータのスピードをMax設定。設定を半分に落とす
稼働可能時間を事前にチェック
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ファインチューニングをやってみた
ペットボトルの画像を水増ししてファインチューニング
CLAVIS Company, A Division Company of MACNICA, Inc.
DL開発に取り組み易いHWとSWが揃っている
学習済みモデルを上手に活用して効率的に開発
パートナー様という心強い味方の存在
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まとめ
DL初心者でも恐れずに、 DL開発に取り組んでみましょう！