2019年の振り返り

今年はいろいろとやった気がするので、振り返ってみようと思う。やっぱり、Edge TPUとJetson Nanoを中心にとても楽しい一年だったと思う。

エッジ向けAIデバイス

今年はエッジ向けAIデバイスがブームになったと思う。個人では３つ購入して遊んでみた。

• Google Coral Edge TPU（USB Accelerator）
• NVIDIA JETSON NANO
• M5STICKV

個人でこのような素晴らしいデバイスを購入できるようになったのはとても良いと思う。また、AIデバイスによってOn-DeviceでDeep Learningができるようになることは、とても大きい可能性があると思う。

Edge TPU

3月に発売を知って、真っ先に買ってみた。
画像認識、物体検出だけでなくて、セグメンテーションモデルやポーズ推定も動作するのは素晴らしい。まだまだ、使い方はたくさんあると思うので、来年も継続してやってみたい。

こんなことをやってみた。

ブログ（いくつか）

• Coral USB Accelerator（Edge TPU）で遊ぶ
• Edge TPUで"Co-compiling multiple models"を試す
• Edge TPUでDeepLabv3のベンチマークを測定する（September 2019 Updates）

コード

• Edge TPU samples.（object detection, image classification, segmentation）

また、TensorFlow Liteについても、ちょっとだけわかった気がする（あくまで気がする）。ラズパイなどのARM CPUでそれなりに動作できるのはとても素晴らしいと思う。モバイルも含めていろいろとできることが増えるなぁと感じる。
TensorFlow Lite for MicrocontrollersやAndoridも気になる分野なので来年は絶対、チャレンジする。

• TF2.0のKerasでPost-training quantization

インフルエンサーのかたがつぶやくとものすごい広まることも知った(数日で1,000ビュー超えるなんて初めて...）。

凄まじい力作で素晴らしい記事です。 今まで見たことのない網羅性があります。 各種デバイス、各種モデル、各種量子化、マルチスレッド数。。。 いったいどれだけ時間を掛けられたのでしょうか。 是非ご一読ください。https://t.co/tMrMRSMmRb

— Super PINTO (@PINTO03091) October 30, 2019

Jetson Nano

最初は我慢していたけど、物欲に負けて７月に購入。

TF-TRT（TensorFlow integration with TensorRT）を中心にやってみた。また、もっと推論は早くなるはず、と指摘いただいて試してみた結果、原因が判明したこともよかった。

Converting frozen pb to tf-trt enabled pb on Jetson Nano is a bit tricky. The very first thing to make sure is that you have large enough memory. If the conversion goes well, Mobilenet V1/V2 fp16 tf-trt should around 17 ms. With trt .uff, they should be around 13 ms.

— freedom Koan-Sin Tan (@koansin) September 21, 2019

ブログ

• Jetson NanoでTF-TRTを試す（Image Classification）
• Jetson NanoでTF-TRTを試す（Image Classification）その２
• Jetson NanoでTF-TRTを試す（Object detection）

コード

• TensorFlow/TensorRT Models on Jetson

CUDAはいろいろと使い方がたくさんある。まだ、TensorRTも試せていないので、来年は手を出したいと思う。

M5STICKV

RISC-V CPUとKPUプロセッサで\3,000ちょっとはとても安い！これも物欲に負けて購入。まだ十分使えていないので、来年はやってみる！これを使ってやってみたいことはたくさんある。

MediaPipe

気になっていて、ようやく試せた。MLのアプリケーション作るのは面倒！だけど、フレームワークにして楽にしちゃおう！という感じだと思うけど、これからこういったアプローチは増えてくるのだろうか？来年もウォッチしようと思う。

ブログ

• MediaPipeでEdge TPU

コード

• MediaPipe

MediaPipeを使ってみた感想やRaspberry Pi + Edge TPUのObject detection and Trackingでハマったところをメモ。

また、長々と書いてしまった。

"MediaPipeでEdge TPU"https://t.co/LvFvEdfAwB https://t.co/3iE5UT5nj5

— nb.o (@Nextremer_nb_o) December 27, 2019

コンペ

今年の前半は、いくつか画像のコンペをチャレンジしてみた。まあ、メダルは取れたけど、やっぱり金じゃないのはくやしい。上位を目指したい。時間が取れなくてチャレンジだけで終わってしまったのもいくつかる。来年はどうしよう？もう一回チャレンジしてみようかな？

釣り

まぁ、今年も行ける回数は少なかったよね（しょうがない）。しかも数年ぶりにボウズもあった（涙）来年も、数回は行きたいね。

ラーメン

一応、長野はラーメン激戦区。お店は１４回訪問。月１回ぐらいのペース？今度はブログにラーメンを書いてみようかな。旨い！しかないけど。。。

久々の阿吽。塩。健康診断の後の一杯は最高

土鍋や竹さん。いつもおいしい！

県外でのラーメンは１回だけ。東京ラーメンストリートの斑鳩

最後に

書かなかったけど、Yoctoもっと詳しくなりたいし、カメラもうまくなりたい。jax colab tpuもある、ラズパイ４も使い倒したい... スノーボードも復活したいし...
やりたいことはたくさんある。

ただ、今年は楽しい一年だったと思う。
一番は、Twitterでいろいろとアドバイスやいいねをいただくフォロワーさんが増えたことがうれしかった（ほんと、ありがとうございます）。いろいろとリプライをもらったり、ここに記載できないものがたくさんありすぎて、感謝。やっぱり、色々もらえるとモチベーションもちがうんだなぁとわかった。

来年も、面白いことをやってきたいと思う。