スマホでリアルタイムに骨格検出、省電力のエッジAI Imagination Technolo [ブログ]
スマホでリアルタイムに骨格検出、省電力のエッジAI
Imagination Technologiesの日本法人イマジネーションテクノロジーズは「ET＆IoT Technology 2019（ET展）」（2019年11月20～22日、パシフィコ横浜）で、低消費電力で機械学習の推論を行うニューラルネットワークアクセラレーター（NNA）のデモを行った。
まずは、スマートフォンで骨格の認識と視点の検出を行うデモだ。中国Unisoc（紫光展鋭）のSoC（System on Chip）「Tiger T710」を搭載したスマートフォンを人物にかざすと、骨格と視点の検出がリアルタイムで行える。同SoCには、PowerVRコアのGPU「GM9446」と、ニューラルネットワークアクセラレーター（NNA）「PowerVR Series2NX」が実装されている。骨格検知アルゴリズムは「OpenPose」を使っているという。
上記のデモでは、9fps（フレーム/秒）で推論していることが分かる（9 inferences per secondという表示が見える）。Tiger T710の動作周波数は800MHz。イマジネーションテクノロジーズによると、800MHz時における推論のスピードは理論値では100fpsを超えるという。ただ、実際の端末に実装すると、全てのバンド幅を推論に割り当てられるわけではないので、推論スピードが10分の1くらいまで落ちてしまうと説明した。
Imagination Technologiesは、次世代NNAとして「PowerVR Series3NX」も既に開発している。PowerVR Series2NXとの最も大きな違いは、学習モデルのサイズとバンド幅を低減できる、ロスレス圧縮技術を導入している点だ。
ET展では、プロトタイプとして、PowerVR Series3NXを実装したFPGAで、顔を認識するデモを行っていた。物体を検出するSSD（Single Shot Detector）と、台湾CyberLinkの顔認識エンジン「FaceMe」を使っていて、まずは「顔」を検出し、それを、あらかじめ顔を登録している人物とひもづけて認証を行うという、2段階のシステムになっている。こちらも低い消費電力で推論できるのが特長だ。
車載向けのコンセプトデモとして、360度全方位の映像から人物を検出するデモも披露した。PowerVR GPUを搭載したルネサス エレクトロニクスのSoC「R-Car H3」と、PowerVR Series2NXを実装したFPGAを使ったデモとなっている。
クルマの模型に取り付けた4個のカメラで撮影した映像を、R-Car H3のGPUで高速にレンダリングし、360度の全周囲画像を生成する。その画像からPowerVR Series2NXの推論によって人物を検出していた。コンセプトデモなので、FPGAとR-Car H3の2チップを使っていたが、もちろん1チップ化することも可能だ。
https://eetimes.jp/ee/articles/1911/25/news049.html
くすみカラーをミックスしたボーダー
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ボーダー柄に使うカラーを、寒色系＋ダーク系のくすみカラーに。
１色だけくすみカラーを入れることで、ぐっと落ち着いた雰囲気になります。
ボーダーのラインもふわふわっとゆるやかに仕上げで和やかにしたら、仕上げのマットコートで、ほっこり感を割り増しして。
How to paint
１．親指と薬指にホワイト、それ以外の指にチャコールグレーのポリッシュを、それぞれ2度塗りする。
２．親指と薬指は、スポンジを使ってふわふわっとしたラインのボーダー柄に。
小さく切ったメイクスポンジに、エメラルドグリーン、イエロー、チャコールグレーのポリッシュをそれぞれつけて、ポンポンっと色をのせてボーダーを描いて。
３．中指の根元にベースコートを塗り、パールのストーンをオン。
４．仕上げに、すべての指にマットタイプのトップコートを塗って完成。
