TensorFlow와 Edge TPU로 개 훈련

Google의 TensorFlowLite(및 EdgeTPU)를 사용하면 개를 자율적으로 훈련하고, 앉아, 누워, 고정하고, 호출하는 등 다양한 행동에 응답할 수 있습니다. 이를 통해 모든 개가 저렴한 비용으로 훈련되고 개 생활이 풍부해지고 경제적으로 스트레스가 많은 구조 스테이션과 낮은 채용률에 긍정적 인 영향을 미친다고 생각합니다. Google EdgeTPU를 사용하면 개가 기기와 상호 작용할 때의 동작을 이해하고 학습할 수 있습니다.

TensorFlow로 동물 이해

마찬가지로 개 훈련은 개가 발하는 신호와 행동을 잘 이해하는 데 중점을 둡니다.

TPU가 지각 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 되는지 이해하려면 개 핸들러가 개 행동을 이해하는 데 중요하다고 생각하는 정보를 이해해야합니다. 다음은 개 훈련 중에 개 주인이 묻는 질문입니다.



개는 간식을 먹고 있습니까?
개는 "앉는"행동을 실행합니까?
개는 이미 '거짓말' 명령을 알고 있습니까?
개는 이전에 훈련을 받았습니까?
환경 개는 일반적으로 어디에 머물도록 선택합니까?
개는 나에게 얼마나 멀리 떨어져 있는가?
개는 나를 쫓는가?

이러한 질문에 대답하기 위해 기계 학습, 좀 더 구체적으로 딥 러닝 사용을 선택했습니다. 딥 러닝은 이러한 인간의 지각과 관련된 문제를 해결하는 데 탁월하며 시간이 지남에 따라 관련 행동 패턴을 찾습니다. 따라서 딥 러닝은 컴퓨터 비전과 자연 언어 처리 분야에서도 널리 사용됩니다.

그런 다음 모든 신호를 수집하고 관심있는 것을 찾습니다. 우리의 동물 행동 팀은 개 훈련에 대한 준비를 이해하기 위해 수집하고자하는 모든 신체의 포즈와 소리를 나열했습니다.

강력한 컴퓨터 비전 신경망을 교육하기 위해 TensorFlow를 심층 학습 플랫폼으로 사용하기로 결정했습니다. 동일한 작업에서 Google 클라우드 TPU를 사용하여 네트워크를 교육하는 것이 여러 GPU를 사용하는 것보다 빠르고 저렴합니다. 그런 다음 데스크톱 장치를 사용하여 GPU에서 훈련된 모델을 로컬로 실행하고 개 실시간 동작을 결정하고 교육할 수 있습니다. 우리 모델은 개의 신체 언어와 소리를 분석하여 개의 현재 상태를 이해하고 상호 작용합니다.

개 행동을 실시간으로 이해하고 대응하기 위해 신경망을 지원하는 데 필요한 계산 능력을 갖춘 적절한 모바일 플랫폼을 찾고 있습니다. 여러 모바일 플랫폼을 평가한 후 TensorFlow의 모바일 제품인 TensorFlow Lite를 실행할 수 있는 Google의 EdgeTPU를 선택했습니다. 모바일 컴퓨터 비전 모델은 Google EdgeTPU에서도 사용할 수 있으며 이전 시스템보다 4배 더 빠르게 작동하는 것으로 나타났습니다.

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