Coral USB Accelerator（Edge TPU）で遊ぶ

2019年3月、突然Edge TPUが発売されたのでこれから遊んでみようと思う。
エッジデバイスでディープラーニングが動作するのはとても魅力的だとは思う。

• サーバーとの通信ラグがない（特に画像などの大容量、高FPSを求められる場合）
• サーバー負荷や排他を考えなくて良い（低価格なのでポンッと置けばいいかも？）

まあ、5Gが来ればそんなことエッジなんて消し飛んでしまうかもしれないけど、、、

ただ、（2019年3月8日時点）では、まだ到着していない、、、

とりあえず、Image classification、Object detectionは以下の情報を参考。

• TensorFlow models on the Edge TPU

学習方法（Fine-tuning）は以下の情報を参考。

• Retrain an image classification model
• Retrain an object detection model

現時点（2019年3月8日時点）では、

• Image classification（MobileNet V1/V2、Inception V1/V2/V3/V4）
• Object detection（MobileNet SSD V1/V2）

のモデルがサポートされ、Pre-trainモデルが提供されている。

一番気になるのは

• Retrain an image classification model on-device

Edge TPUで学習する（Fine-tuning？）する方法のようだ。

ベースとなるのは「 Low-Shot Learning with Imprinted Weights.」の論文。

全然知らなかったのでチェック＆Edge TPUが到着したら試してみよう。