MobileNetEdgeTPU」の意訳です。Guptaさんによる投稿です。4搭載カメラの主要機能を実現するために必要となる条件を満たすようにカスタマイズされています。AutoML)は、ニューラルネットワークをハードウェアアクセラレータ上の実行に最適化する際に必要となる手作業を大幅に削減しますニューラルアーキテクチャの探索スペースを作成することは、このAutoMLアプローチの重要な部分です。アクセラレータの使用率を向上させることが知られているニューラルネットワーク操作を多く含めることに重点を置いて探索スペースを構築します。TPU上で実行する際には最適化ができないため、探索スペースから除外されます。MobileNetV3の最小限構成では、これらの操作(つまり、squeeze-and-excite、swish、および5×5の畳み込み)の使用を控えて、DSPやGPUなどの他のさまざまなハードウェアアクセラレーターへの移植性を高めています。TPU上で実行された際の応答速度を両立するようにインセンティブを与えてニューラルネットワークアーキテクチャ探索をした結果、MobileNetEdgeTPUモデルが生成されました。MobileNetEdgeTPUモデルは、MobileNetV2やミニマルなMobileNetV3などの既存のモバイルモデルよりも同一精度でより早い応答速度、もしくは同一応答速度でより高い精度を実現します。4で非常に速い応答速度で実行されるように設計されています。TPUの平均的消費電力の削減にも役立ちます。MobileNetEdgeTPUモデルの消費電力は、最小構成のMobileNetV3モデルと同等の精度で比較して50%未満です。左:MobileNetEdgeTPUと他のモバイル向けに設計された画像分類ネットワークの比較。TPUで実行したImageNet分類タスクでは、MobileNetEdgeTPUは、他のモデルと比較して、より高い精度と速い応答速度を実現しています。右:毎秒30フレーム(fps)で実行した際の様々な分類モデルの平均エッジTPU電力(単位ワット)。MobileNetEdgeTPUを使用した物体検出MobileNetEdgeTPUの分類モデルは、物体検出タスクで効果的に特徴を抽出する機能としても使う事ができます。datasetのモデル品質を大幅に改善します。precisionとして測定)MobileNetEdgeTPU検出モデルは、応答速度は6.6ミリ秒でmAPスコアは24.3を達成しましたが、MobileNetV2ベースの検出モデルは推論ごとに6.8ミリ秒かかり、mAPは22です。TPUアクセラレーターで実行するようにカスタマイズされているために性能が向上していると言う事実には注意が必要です。MobileNetEdgeTPUをモバイルCPUで実行すると、モバイルCPU用に特別に調整されたモデル(MobileNetV3)と比較してパフォーマンスが低下します。MobileNetEdgeTPUモデルは非常に多くの演算操作を実行するため、モデルが必要とする計算量が増えればその分直線的に実行時間が増えるモバイルCPU上で実行すると速度が遅くなることは驚くことではありません。モバイルCPU上の実行を比較するとMobileNetV3は依然として最高のパフォーマンスを発揮するネットワークです。githubページで入手できます。APIで利用できます。MobileNetV3セマンティックセグメンテーションのオープンソース実装は、DeepLabを介してTensorFlowで利用できます。謝辞この作業は、Googleの複数のチームにまたがるコラボレーションを通じて可能になりました。Molloyの貢献に感謝します。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。長い歴史を通して、数学は、人間の認識や、人間が認識している事象を説明する手段として、論理と確率、統計という言葉を獲得してきた、あるいは獲得できたのはその3つだけだった、というのがこの話の要点です。WordPress.。