TinyML: Tensorflow lite for microcontroller

TinyML 번역서의 한국 독자들을 위한 한글 소스코드 저장소를 개설하게 되었습니다. 책에서도 명시하고 있지만, 텐서플로우 프로젝트는 업데이트가 활발히 진행되고 있는 프로젝트입니다. 가장 최신 코드는 아래의 영어 원문 코드를 참조하시기 바랍니다.

TinyML(Tensorflow Lite) https://oreil.ly/TQ4CC

실습소스코드

Google Colab 통한 실습

아래의 Jupyter Notebook 파일은 Google Colab과 연결되도록 만들어두었습니다. 이를 통해 책의 주요 딥러닝 모델 학습 코드를 간편하게 실행해 볼 수 있습니다.

Ch04: 사인파 예측하는 모델 만들기 create_sine_model_ko.ipynb
Ch08: 음성 인식 모델 만들기 train_speech_model.ipynb
Ch12: 마술 지팡이 제스쳐 인식하기 train_magic_wand_model.ipynb

마이크로컨트롤러 기기를 통한 실습

기기에서 동작하게 될 소스코드는 본 소스코드 저장소를 직접 다운로드 받은 후 압축을 푼 뒤 아두이노와 같은 마이크로컨트롤러 기기에 업로드 하여 사용할 수 있습니다. 자세한 실습 방법은 책 혹은 아래의 공식개발문서를 참고하세요.

소스코드 저장소 다운받기 tensorflow-lite-kor-master.zip

마이크로컨트롤러용 텐서플로우 라이트 (TensorFlow Lite for Microcontrollers)

마이크로 컨트롤러용 텐서플로우 라이트 (TensorFlow Lite for Microcontrollers)는 아주 작은 메모리(KB)를 사용하는 기기에서 머신러닝모델을 실행하도록 텐서플로우 라이트(TensorFlow Lite)를 이식한 프레임워크입니다.

이 프레임워크에 대해 더 자세히 배우고 싶다면 공식개발문서를 확인하세요. tensorflow.org/lite/microcontrollers.

자주묻는질문 FAQ

Issue #84 - Makefile 관련 clang: error: linker command failed with exit code 1 에러
하드웨어 구매시 주의할 점 - eonnow님 리뷰 감사합니다.

Project Showcase

아래의 프로젝트들은 Tensorflow Lite를 활용하여 진행되었습니다. Tensorflow Lite를 활용한 프로젝트라면 자유롭게 Pull Request를 보내주시면 검토 후 추가하도록 하겠습니다.

Watch Out - 딥러닝 기반 음성인식 알림 서비스 (모바일 & 애플워치)

Watch Out은 Tensorflow Lite 모델을 이용해 위험한 소리를 대신 인식 해주는 iOS & WatchOS 프로젝트입니다.

./images/watchout.gif

청각장애인이 사용할 경우를 생각하여 모델 커스텀 트레이닝을 통해 이름을 인식할 수 있도록 트레이닝 가이드를 추가하였습니다. 전반적인 아키텍처는 다음과 같습니다.

./images/systemArchitecture.png

모델 학습으로 바로가기 train_speech_model_ios_ko.ipynb
이 프로젝트에 대한 더 자세한 정보는 여기를 참고해주세요.

Watch Ya - 딥러닝 기반 비전인식 디바이스 (라즈베리파이 & Coral)

./images/watchya.gif

Watch Ya는 전동킥보드 탑승자의 헬멧 착용 여부를 탐지하고, 착용하지 않은 경우 경고 알람을 내보내는 Tiny ML 디바이스를 만드는 프로젝트입니다.

./images/systemArchitecture_watchya.png

모델 학습으로 바로가기
- (Step1) 헬멧 데이터 전처리 kaggle-data-processing.ipynb
- (Step2) 모델 학습 및 텐서플로우 라이트 모델 변환
- (Step3) 라즈베리파이(Raspberry Pi)에 이식하기 가이드 살펴보기
보다 자세한 내용은 여기를 참고해주세요.

Collaborators

yunho0130(맹윤호), harheem(김하림), prograsshopper(서미지), 0ys(공예슬), yoonseok312(양윤석), dlqh406(이보성), Karmantez(김창윤), kyunghwanleethebest(이경환), new-w(최예진), su-minn(전수민), ProtossDragoon(이장후), yammayamm(김도연), ufo8945(송보영), pmcsh04(조승현), sanghunkang(강상훈)

TinyML: Tensorflow lite for microcontroller 컨트리뷰션은 아래의 Github 가이드라인을 따릅니다.
- Github 공식 오픈소스 컨트리뷰션 가이드라인 https://opensource.guide/ko/how-to-contribute/

인용 Citation

본 레파지토리나 <초소형 머신러닝 TinyML>의 내용을 인용하실 때에는 아래의 인용정보를 사용하시면 편리합니다.

@book{TinyML-Machine-Learning-with-TensorFlow-Lite,
  title={초소형 머신러닝 TinyML: 모델 최적화부터 에지 컴퓨팅까지 작고 빠른 딥러닝을 위한 텐서플로 라이트},
  author={피트 워든, 대니얼 시투나야케， 맹윤호(역), 임지순(역)},
  isbn={9791162243411},
  url={https://www.hanbit.co.kr/media/books/book_view.html?p_code=B3963656224},
  year={2020},
  publisher={한빛미디어}
}

yunho0130 / tensorflow-lite

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