ai-edge-contest-4th

Requirements

Vitis-AI

モデルの量子化及びコンパイルには Vitis-AI 1.2.1 を利用する． 本レポジトリにクローンされている．

• ~~ Vitis-AI 2019.2 ~~

アイデア賞用レポート

みんなで編集しよう！ メモを手元に書く代わりにスライドにしておけば，最後のレポート作成がとても便利に！

トレーニングデータ（詳細）

生画像

$ imgcat data/seg_train_images/train_0000.png

アノテーション

$ imgcat data/seg_train_annotations/train_0000.png

メタデータ

$ cat data/seg_train_annotations/train_0000.json
{
    "attributes": {
        "route": "Tokyo1",
        "timeofday": "day"
    },
    "frameIndex": 4204
}

参考リンク

signate

• 第4回AIエッジコンテスト
• 第1回AIエッジコンテスト(セグメンテーション部門) 入賞者レポート
• 第2回AIエッジコンテスト 入賞者レポート
  • 実際にFPGA上に実装した際のスコアまで評価対象としているのは，これまで第1~3回のうち第2回のみなので，第2回のレポートが実装のためには一番参考になりそう
• 第4回AIエッジコンテスト 実装チュートリアル
  • とりあえずこれを参考に実装してみるのがよさそう

Ultra96V2

• Ultra96V2向けVitis AI(2019.2)の組み立て方。
• Ultra96 V2 に PYNQ の環境を構築して Jupyter Notebook へログインする
• PYNQ DLページ

高位合成

• NNgen
  • PythonでPyTorchのようにモデルを定義すると，そのモデルに適したVerilog HDLとIPコアを生成する
  • 理情の高前田先生が中心となって制作
  • バックエンドはVeriloggen

Semantic Segmentation Methods

• Survey

  • Real Timeの部分を見るとよいかも

• 精度とfpsはこんな感じ

  • 

• awesome-semantic-segmentation

  • semantic-segmentationの歴代SOTAがまとめられている
  • 実装はない

• Real-Time Semantic Segmentation | paper with code

  • Fastersegとかも良さそう

• 最終的に

  • Bisenet, Fast-scnn, FasterSegの３つのモデルをそれぞれ動かしてみた.