Home / 技術情報 / AI(Deep Learning) / Jetson TK1 + Deep Learning + cuDNN v2による手形状認識

Jetson TK1 + Deep Learning + cuDNN v2による手形状認識

第4回Deep Learningセミナーで展示した、Jetson Tegra K1(TK1) + Deep Learning + cuDNN v2(version2)による手形状認識について紹介します。Deep Learningによる推論部分をcuDNN version2を用いて独自実装することで、Tegra TK1でも5ms程度で認識処理を完了させることができました。

by wazalabo-editor 2015/06/23

Jetson Tegra K1

Tegra K1は世界初CUDAを搭載したSoC(System on Chip)で、Jetson Tegra K1はその評価ボードになります。
ハードウェアスペックは以下の様になっており、CUDA, OpenGL 4.4, Tegra Accelerated OpenCVが動作します。

GPU 192 CUDA コア搭載 NVIDIA Kepler GPU
CPU NVIDIA 4-Plus-1™ クアッドコアARM® Cortex-A15 CPUPU
Memory 2GB DDR2

NVIDIA Jetson TK1 開発キット

cuDNN

cuDNNはNVIDIAが提供しているDeep Neural Networksのライブラリで、Deep Learningで使われるConvolutionや非活性関数などのルーチンが実装されています。
CaffeやTheanoといったDeep Learningのフレームワークと組み合わせることができ、これらフレームワークのデフォルトのGPU実装よりも高速に動作します。
現状の最新版はversion2であり、Tegra K1で実行可能なライブラリも公開されています。

NVIDIA® cuDNN – GPU Accelerated Deep Learning

手形状認識

手形状認識は以下の画像の様に指の本数を認識するエンジンでDeep Learningを用いて試作してみました。

図

システム構成

システム構成は以下になります。USB WebCameraによって撮影した画像を手形状認識エンジンに渡し、結果を画面に出力します。今回Deep Learningの学習は別マシンで実施しており、そこで得られた重みを使用しています。

図

動作時の動画は以下のものです。画面中央にある機器がJetson TK1になります。

実行中、ターミナルには1回の認識処理にかかった時間とその結果を出力しています。

pic3

独自実装による高速化

当初このエンジンは、Deep LearningフレームワークであるCaffeを利用して識別を行っていました。CaffeはLinuxで動作するためJetson TK1への移植は容易だったのですが、認識処理に時間がかかっていました(20-30ms)。Caffeが対応しているcuDNNがversion1だったこともあり、認識処理をcuDNN version2にしようと考えました。さらに重みの読み込みやネットワークの定義などの周辺処理を独自にC言語で実装しCaffeをしようしないことにしました。実装し、最適化を行ったところ、認識処理の時間を5msまで高速化できました。また画面の出力にはJetson開発キットのOpenCVを使用していましたが、表示が低速だったため、こちらにも工夫を加え取り込みから出力までを含めて33msの処理時間(30fps)を実現しました。

手法毎の認識処理時間比較

手法 認識処理時間
caffe(cuDNNv1) + python (*1) 23ms – 25ms
caffe(cuDNNv1) + c 20ms – 30ms
cuDNNv2 + c 5ms

(*1) 測定時、caffeはcuDNNv1のみに対応

結論

Deep Learningによる手形状認識をJetson TK1上で動作させることを試みました。Deep Learningの周辺部分をC言語で独自実装しcuDNN v2を使用することにより認識処理時間を5msとすることができました。またJetson TK1上のOpenCVに工夫を加える事により、画像の取り込みから出力をまでを含めても33ms(30fps)で実行できることが確認できました。

Comments Closed

Scroll To Top