TensorFlowLite for Microcontrollers 를 사용하여 IoT기기에 딥러닝 경량화 모델 탑재하기
이민예
본 발표의 주제 ...
본 발표의 주제는 <TensorFlowLite for Microcontrollers 를 사용하여 IoT기기에 딥러닝 경량화 모델 탑재하기>이다. 청중은 딥러닝 모델러로서 하드웨어에 기개발된 모델을 탑재하고자 하시는 분 또는 개발자로서 딥러닝 모델을 어떻게 배포할지 고민하시는 분이다. 사전 지식은 c/c++에 관한 기본 지식과 딥러닝 모델에 관한 기본 지식이다. 이 발표를 들은 후 청중은 Tensorflow Lite for Microcontrollers 을 사용하여 딥러닝 모델을 IoT기기에 배포할 수 있다.
나는...
한동대학교 컴퓨터공학을 전공하여 핀테크 스타트업에서 웹/앱 개발자로 4년간 근무하였다. 엔지니어링 스킬에 분석역량을 더하고자 현재 고려대학교 융합데이터 분석 및 인공지능 연구실에서 딥러닝 모델 경량화 연구를 하고 있다. Tensorflow Lite for Microcontrollers를 사용한 352KB 심전도 기기 마이크로컨트롤러에 들어갈 딥러닝 모델을 고도화하고 경량화하고 있다.
발표 준비 => TensorFlow Lite for Micro-controller 를 사용한 경험기를 공유한다.
개발환경 착수 (데이터 / IoT 기기)
데이터 받기
정상/비정상 분석
모델을 TensorFlow Lite for MicroControllers를 사용하여 .c로 컨벌팅
하드웨어 탑재 후 정상 비정상 출력
9/27: 필터 적용 2차 개발 마무리 / 2class 분류 모델 개발
9/31: 2class 분류 모델
10/1 : 텐서플로우를 이용한 하드웨어 탑재
10/4 :
10/8 :
10/9 (오후):
10/10 :
10/11 : 발표자료 제출
10/15 :
10/16 (오후):
10/17 :
10/20 : GDG Dev Fest
발표 내용
데이터 + 모델 개발
데이터 모델 학습
텐서플로우를 이용한 하드웨어 탑재
딥러닝 모델이 탑재되는 하드웨어는 어떤것인가?
[심전도 기기] 머신러닝이 탑재되는 하드웨어
데모
IoT기기에 탑재하기
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