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本スライド中に登場するスプラトゥーン関連画像は任天堂株式会社の著作物です。
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萌え萌えうにっくす!	
ネットワーク管理ガイド	(2003)	
Xen徹底入門 第一版/第二版	
(2007.	2009)
Fusion	ioMemory	
PCIe	接続型のエンタープライズ向け
フラッシュストレージの第3世代製品	
 サーバの目利きになる方法	
前編・後編
(ヾノ・∀・`)	ナイナイ
 <⌒/ヽ-、__	
/<_/____/	
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄	
アダーできたし、次はALU作って、最終的には	
オレオレマイコンをひとつ作ってみようか。	
今使っているロジックシミュレータじゃ	
小さい回路しか作れないし	
さすがにALUすら無理だなあ
二日後	
	
Two	Days	Later
レジスタの値を読み取り、アナログRGBで状態を出力する回路(not	SW)を作って入れてた
17
様々なステージとルール	
•  16のステージ、4つのルール	
•  勝利に向けチームで立ち向かう	
	
多様な楽しみ方	
•  90以上のブキから好きなものを	
選んでプレイ
Wii	U用ゲーム「スプラトゥーン」支援ソフト	
– HDMIキャプチャを介して情報を自動取得	
– 数値・文字列データとして認識	
– お好みの方法で蓄積、出力	
Nintendo	WiiU	
& スプラトゥーン	
データ化	
{	“kills”:	5,	“deaths”:	1	}	
IkaLog	
外部ツールへ出力	
(棒読みちゃん等)	
出力例
HDMI	
キャプチャデバイス	
IkaLog	実行用PC
録画ソフト 自動制御	
AmaRecTV	
カラーLED連動	
Fluentd	転送	
スプラトゥーン戦績記録SNS	
CSV/JSONファイル保存	 スクリーンショット保存	
SNS投稿	
IkaLog
•  IkaLogユーザのひとり @fetus_hina さんが開発、
運営する Web サイト	
•  IkaLog からのプレイデータを受け取り、

表示・集計する	
•  IkaLogからの投稿を分析し

統計情報、トレンドを表示
30	https://stat.ink/
自分が倒されて	
行動不能だった時間	
イカ(味方/敵 計8匹)の生死状況	
チームのスペシャル発動、キル/デス	
自分の塗り面積	
https://stat.ink/
https://stat.ink/	
ナワバリバトル – 互いの干渉が少ない	
ガチエリア – “相手を倒しつつ生存”がカギ	
ガチホコ – 全体的に乱戦になりやすい	
ガチヤグラ – 全体的に乱戦になりやすい
https://stat.ink/
.96ガロンデコ	
アップデートをきっかけにユーザー数が激減	
ロングブラスターカスタム	
夏以降、人気を博しているブキのひとつ	
https://stat.ink/
データソース	hps://stat.ink/en^re/user	
【ピーク】	24時間あたり370ユーザ、約15,000ゲーム	
2016年11月時点にて	
24時間あたり 平均100ユーザ超が利用、平均2500ゲームを処理	
最後の“フェス“	
(ゲーム内イベント)
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•  2014年INTEROPでの”Chainer”デモがきっかけ	
–  深層学習のプレゼンテーションみて「凄いな」と思った	
–  “何か面白いソフトウェアを作りたいな”	
–  ちょうどスプラトゥーンの発売直後だった	
•  未経験からのチャレンジ	
–  OpenCV経験 3時間ぐらい	
–  機械学習/ディープライーニング経験 なし
ここまでするなら	
自動化できるツールを作ろう!
ソース映像	 マスク画像	 加算画像	
+	
=	
=	
正しいマスクを加算すると画像が真っ白になる	
違うマスクを加算すると画像が真っ白にならない
44
45
47
•  ゲーム中で使われているフォントは2種類	
–  画面上に現れる数字フォントは1種類	
–  フォントが判っているのだから、認識できるはず	
•  試行錯誤の後、既存OCRエンジンの利用は断念	
–  機械学習ベースの認識エンジンを実装
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●	●	
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▲	
▲	
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?	
?	
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とてもシンプルな機械学習	
	
標本    の傍にあるサンプルがどれかで	
	
分類する。	
	
	
K=1	の場合は最寄りのサンプルがある	
クラスに分類される。	
	
	
K=3	の場合は近くに3つのサンプルがある	
クラスに分類される。
•  GitHub にソースあり	
–  https://github.com/hasegaw/opencv_knn_example/	
•  三つのパターン ○ △ □ で画像を生成し、

kNNで学習する	
•  ランダムに ○ △ □ から画像を生成し、その画像
の種類を判定する	
–  KNN を用いてそれに近い画像を見つけ出す	
–  見つけた画像の種類から、問題図形の種類を特定
問題図形をランダムに
生成	
K近傍法を用いて、学習済みの	
図形から、もっとも近い図形を調べる	
仕分ける	
○	 △	 □	
○	学習済み図形	
○	 △ □
1)画面上の数字部分(位置固定)を切り抜き	
2)縦・横のヒストグラムを生成し各文字の位置を特定	
	
	
3)文字を検出用サンプルのサイズ(等幅)にリサイズ、

	 	 	二値化	
	
4)KNNにより既知の検出用サンプルと照らし合わせて

	 	 	認識する
•  基本は数字の認識と一緒	
•  認識率はそれほど高くないが、認識回数で精度を確保	
–  IkaLogは現在毎秒10フレームほど解析している	
–  下記例では、死因のメッセージ合計49fを解析し、

最多頻度は96gal_deco (18f, 36%) だった → 結果的に正解	
	
votes={	
		'supershot':	6,	 	'carbon_deco':	1, 	 	'bucketslosher':	1, 	'octoshooter_replica':	1,	
		'splashshield':	1, 	'sshooter_collabo':	5, 	'hotblaster':	2,	 	'pablo':	1,	 	'nzap89':	6,	
		'sharp_neo':	3, 	'hotblaster_custom':	2, 	'96gal_deco':	18, 	'52gal':	1,	 	'hokusai':	1	
}
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黒いブレット	
明るいブレット	
背景色
黒いブレット	
明るいブレット	
背景色
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66
68
スプラトゥーンのブキ 59種類(スライド作成当時)
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他の装備品が被っている	 保護色(まだマシ)	 保護色(マジつらい)
–  入力値: RGBもしくはHSVの色情報	(47*45*3=6,345	units)	
–  出力値: 各クラスの出力値(91	units,	Sonmaxを適用する)	
–  使用する結合:全結合のみを使用(理由は後述)	
–  目 的:特徴量の自動生成	
•  今回の用途であれば、深層学習で特徴量を自動的に見つけ出せるはず	
•  各ブキの背景色の重みが自動的ゼロに調整されれば、背景色への考慮
も不要	
–  目標性能値	
•  目標性能値:	91クラスのマルチクラス分類が350ms未満(画面1枚あたり3
秒以内)	
•  stat.ink	の投稿データに対して99.99%の精度
0	
1	
2	
3	
..	
..	
n	
0	
1	
2	
3	
…
89	
90	
Input	Layer	 Output	Layer	Hidden	Layer	
52gal	
52gal_deco	
96gal	
96gal_deco	
…	
sschooter_wasabi	
wakaba
HDMI	
キャプチャデバイス	
IkaLog	実行用PC
FPGAボード
PYNQ-Z1	上の	ARM	A9	プロセッサは	
Intel	CPU	の	15%	の性能しかない
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PYNQ-Z1向け	
最適化途中	
PYNQ-Z1向け	
最適化前	
40%以上高速化
• 
pi@raspberrypi:~/ikalog/IkaLog $ PYTHONPATH=./lib/ python3 bench_1024mat.py
encode 0.000015974s logical_and_popcnt 0.094928265s total 0.094944239s
<class 'ikalog.utils.ikamatcher2.reference.Numpy_uint8'>
encode 0.000014544s logical_and_popcnt 0.021027803s total 0.021042347s
<class 'ikalog.utils.ikamatcher2.reference.Numpy_uint8_fast'>
encode 0.005746365s logical_and_popcnt 0.002564192s total 0.008310556s
<class 'ikalog.utils.ikamatcher2.arm_neon.NEON'>
FPGA
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FIFO	
	
	
32b	
AXI4	Bus	
ARM	A9	
DDR3	SDRAM	
512MB	DDR3	
@	16bit,	666MHz	
@	650MHz	
2	Cores	
24b	 MKJPEG	IP	
DMA	
Master	
DMA	
Master	
FIFO	
	
	
8b	 32b	
ビットマップを	
システムメモリから	
読み込み	
JPEGバイトストリームを	
システムメモリへ	
書き込み	
新規設計中の範囲
PL	(FPGA部分)	
DVI2RGB	
Video	In	to	
AXIS	
RGB2DVI	
AXI4S	to		
Video	Out	
Video	DMA	
	
	ARM	A9	
DDR3	SDRAM	
512MB	DDR3	
@	16bit,	666MHz	
AXI	
Wii	U	 TV	
@	650MHz	
2	Cores	
1)	映像の再送信に	DDR3	DRAM
の帯域が利用されてしまう	
1280x720x3[bytes]	*	60	fps	*	2(round	trip)	
=	approx.	320MB/s	
	
2)	オーディオ信号が捨てられる	
DVI	→	Xilinx	Video	Format→	DVI
PL	(FPGA部分)	
DVI2RGB	
Video	In	to	
AXIS	
RGB2DVI	
AXI4S	to		
Video	Out	
Video	DMA	
ARM	A9	
DDR3	SDRAM	
512MB	DDR3	
@	16bit,	666MHz	
AXI	
Wii	U	 TV	
@	650MHz	
2	Cores	
受信したHDMI(DVI)信号をそのまま再送出する	
スプリッタ機能では	
DDR3	SDRAMを経由しない
• 
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10	
/	
10	
/	
10	
/	
30	
/	
vid_pDataRaw
/10	
/10	
/10	
MUX	
MUX	
MUX	
EnableRaw	
vid_pDataRaw	 30	
/
• 
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96	
自分がみていた波形は	
HDMI	ではなく	
DVI	だった
オーディオなしのDVIモニタ仕様で応答していた
ためWiiUからオーディオ信号が出ていなかった
ことが判明	
Manufacturer:	DGL	Model	0	Serial	Number	0	
(snip)	8	bits	per	primary	color	channel	
DVI	interface	
Maximum	image	size:	51	cm	x	29	cm	
Gamma:	2.20	
Supported	color	formats:	RGB	4:4:4	
Established	^mings	supported:	
		640x480@60Hz		800x600@60Hz		1024x768@60Hz	
Standard	^mings	supported:	
		1680x1050@60Hz		1920x1080@60Hz		1280x1024@60Hz	
Detailed	mode:	Clock	108.000	MHz,	1280	mm	x	1024	mm	
															1280	1328	1440	1688	hborder	0	
															1024	1025	1028	1066	vborder	0	
															+hsync	+vsync	
(snip)	
Checksum:	0x5	(valid)	
EDID	block	does	NOT	conform	to	EDID	1.3!	
(snip)
オーディオなしのDVIモニタ仕様で応答していた
ためWiiUからオーディオ信号が出ていなかった
ことが判明	
Manufacturer:	SHP	Model	fec	Serial	Number	0	
Made	week	255	of	model	year	17	
EDID	version:	1.3	
(snip)	
	
CEA	extension	block	
Extension	version:	3	
(snip)	
Audio	data	block	
				Linear	PCM,	max	channels	2	
				Supported	sample	rates	(kHz):	48	44.1	32	
				Supported	sample	sizes	(bits):	24	20	16	
		Speaker	allocaQon	data	block	
(snip)	
		Extended	tag:	Colorimetry	data	block	
		Vendor-specific	data	block,	OUI	000c03	(HDMI)	
				Source	physical	address	2.0.0.0	
				Supports_AI
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100	
合成エラー
101	
DVIだけならDDC通信内容が128Bに収まるが	
HDMIモニタは256B必要か
102
103	
OK!
104
105
正常動作する場合	
ダメな場合	
VDEがオーディオ信号らしき	
もので暴発している
107
108	
ネットで何故か拾える	
Confiden^al	資料
109	
ビデオ	
その他(オーディオ等)
110
111
112
113	
キター!!!
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ü 
ü 
ü 
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115
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らぴす	(2000-2014)
©	07strikers

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