Liteの使い方を徹底調査2020.08.07IoTという言葉が当たり前のように使われ様々な家電がインターネットに繋がるようになり、身の回りでスマホを持っていない人はもうほとんど見かけなくなりました。逆に、家でパソコンを開く人は少なくなっています。何か作業するとき、わざわざパソコンを開くよりはスマホでささっと済ませたいですよね。このようにパソコンの存在感は日に日に薄くなり、機械学習のような最先端技術が活躍する舞台もスマホをはじめとした小型機器に移っています。小型機器は持ち歩きでき非常に便利ですが、パソコンと比べると処理能力が格段に劣ることがデメリットでしょう。PCを持っていなくて小型機器でも機械学習を実現したい!という場合もあります。スマホのようなモバイル機器やIoTデバイスでディープラーニングなどの機械学習を簡単に実装できます。Liteを始めるのに十分な知識がつくに違いありません。Liteについて解説します。LiteはGoogleが公開している機械学習ライブラリであるTensorFlowのモバイル端末バージョンという位置付けです。ライブラリとは、プログラミング言語の拡張キットのようなもので、プログラミング言語が標準で搭載していない機能を追加します。TensorFlowであれば、ディープラーニングを実装するための機能があります。Liteはパソコンなどと比べると処理能力が低い小型機器でも高速に動作するよう設計されています。大まかに言うと、TensorFlowで作成した機械学習モデル内の数値の桁数を小さくしています。12.594*16.218よりも12*16の方がずっと計算が簡単ですよね。Liteのすごいところ。コンバータ」というツールを使えば、iOSやAndroidといったスマホで簡単に機械学習を実行できます。Liteの使い方まずは、PythonでTensorFlowを使った機械学習モデルを作成しましょう。最初は確実に動作するサンプルモデルをコピーするのがオススメです。公式サイトなどでたくさん公開されているので、できるだけ簡単なものを選びましょう。次は、作成した機械学習モデルをsavedmodelという形式で保存します。先ほど作成した機械学習モデルの最後にtf.keras.save(‘保存先のパス’)を付け足すと、savedmodelが作成できます。Lite用の形式であるFlatBufferに変換しましょう。下記の2行を実行すると、savedmodelが存在するフォルダ内にFlatBuffer形式のファイルが作成できます。Liteがインストールされた機器でFlatBuffer形式のファイルを読み込み実行するだけです。使用する環境によって方法が様々なので、詳細はこちらよりご確認ください。Liteを使うと、画像に写っているものが何かを推定する画像分類が実行できます。犬、木、人、車といった全く異なる物を見分けるのはもちろん得意ですし、画像の植物がヒマワリなのか朝顔なのかといった種類を特定することもできます。これを利用すると、例えば魚や動物、植物などを写真で撮ると種類を教えてくれるアプリなどが作れます。キノコ狩りに行く人向けに、キノコの種類を教えてくれるアプリなどは人気が出るかもしれません。画像分類は顔認証に利用できます。顔認証を利用すれば、狙った人の顔だけ加工するアプリなどが作れるでしょう。Liteはオブジェクト検出にも対応しています。オブジェクト検出とは画像に写っているものの位置とそれが一体何なのかを推定する技術で、自動運転はこのオブジェクト検出を高度に応用した例のこと。オブジェクト検出をうまく利用すると、画面内の狙った物体を追尾することが可能です。スマホで撮影中、狙った物体に常に焦点を当てるアプリなどはオブジェクト検出を活用するのが良いでしょう。Liteの公式サイトより、スマートリプライという機能を提供しています。スマートリプライとは、与えられた言葉に対して自動で返答する機能です。Assistantなどがこの代表になります。Liteでスマートリプライを実装するなら、TwitterやLineといったSNSで自動的に文章を作成して投稿するボットを作ることが考えられます。他のユーザーの投稿に自動で反応して返答することができるので、使い方によっては人気のボットが作成できるかもしれません。スマートリプライを活用すればユーザーと自由に会話することができるので、ユーザーが使いやすく親しみやすいサービスを提供できます。皆さんも宅配便の配達時間をLINEで変更した経験はないでしょうか。このようなユーザーフレンドリーなサービスを構築できるのがスマートリプライの魅力です。Liteを活用できます。スマホより一回り大きいサイズの小型コンピュータで、最新のものでも1万円前後で入手可能です。性能は据え置き型のパソコンには及ばないものの最新のモデルでは4コアのCPUを搭載するなど非常に高い性能があり、本来の教育用途のみでなく、業務用のIoTデバイスとして非常に人気があります。piより機械学習に特化しており、非常に高い演算能力を有しています。こちらは主に産業用途で利用されており、工場のスマートファクトリー化などで活躍しています。これらのような機器はスマホよりも計算能力が高いとは言え、心もとない部分もあるでしょう。Liteを利用し、例えば軽量な画像分類を実装すれば工場で生産する製品の検査を自動化することができます。Liteで姿勢推定を実装し、工場作業者の作業姿勢から作業者の疲労度を推定したり、異常行動を検知するといった様々な利用例が考えられます。Liteの概要や使用方法、活用例について解説しました。ここまでの内容をまとめると、下記のようになります。Liteを利用する予備知識は十分です。検索トップタイトルとURLをコピーしました。