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Takeshi HASEGAWA
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FPGAエクストリーム・コンピューティング 番外編:PYNQ祭り (2017/3/4) Xilinx社オフィスにて。
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30.
30 https://stat.ink/
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32.
https://stat.ink/ ナワバリバトル – 互いの干渉が少ない ガチエリア
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33.
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34.
.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/
35.
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36.
• • •
37.
38.
• 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
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ここまでするなら 自動化できるツールを作ろう!
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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
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• 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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● ● ● ● ■ ■ ■ ■ ? ▲ ▲ ▲ ▲ ? ? ? ? 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。
50.
• 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
51.
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 ○
△ □
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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
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• 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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• • •
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黒いブレット 明るいブレット 背景色
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黒いブレット 明るいブレット 背景色
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• – – • – – • – –
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66
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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)
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– 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
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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
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HDMI キャプチャデバイス IkaLog 実行用PC
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FPGAボード
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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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• • – – • • • •
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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
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• 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'>
83.
84.
FPGA
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• – • – – • – – –
86.
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
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88.
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
89.
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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• – – • – – • – –
91.
92.
10 / 10 / 10 / 30 / vid_pDataRaw
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/10 /10 /10 MUX MUX MUX EnableRaw vid_pDataRaw 30 /
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• –
96.
96 自分がみていた波形は HDMI ではなく DVI だった
97.
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)
98.
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
99.
• – • – – – •
100.
100 合成エラー
101.
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.
102
103.
103 OK!
104.
104
105.
105
106.
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.
107
108.
108 ネットで何故か拾える Confiden^al 資料
109.
109 ビデオ その他(オーディオ等)
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110
111.
111
112.
112
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113 キター!!!
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• ü ü ü • • • –
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らぴす (2000-2014)
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