야, 너두 할 수 있어! TFLite Model Maker로 나만의 모델 만들기

https://gdg.community.dev/events/details/google-gdg-korea-android-presents-google-io-extended-2021-korea-android/

▶️ 유튜브 링크 : https://youtu.be/NIGV-NUf1pQ

✔ 대상

Android 개발자라면 누구나

(학생, 신입 개발자, 주니어 개발자, 시니어개발자, 혹은 Android에 관심이 있는 사람이라면 누구나)

✔ 행사 일정

2021년 7월 3일 토요일 오후 2시 ~ 오후 5시 30분

- 14:00 ~ 14:10 Keynote

- 14:10 ~ 14:30 : What's new in Android Develop - Pluu (GDE, 카카오뱅크)

- 14:30 ~ 14:50 : What's new in Jetpack - 안성용 (네이버웹툰)

- 14:50 ~ 15:15 : Jetpack Compose: Beyond I/O 2021 - 강사룡 (Google)

(쉬는 시간 10분)

💡15:30 ~ 15:50 : 야, 너두 할 수 있어! TFLite Model Maker로 나만의 모델 만들기 - 신정아 (SK Telecom)

- 15:50 ~ 16:05 : What's new in Android privacy - 김호중 (네이버제트)

- 16:05 ~ 16:15 : Scoped Storage 톺아보기 - 최민석 (뱅크샐러드)

- 16:15 ~ 16:30 : State of Kotlin - 실무에서 적용 해 볼만한 것들 - 변지민 (네이버제트)

(쉬는 시간 5분)

- 16:35 ~ 17:30(예정) : Fireside Chat - Q&A + Google IO 2021 이야기

(행사 일정은 일부 변경이 있을 수 있습니다.)

Transcript

2. Jeongah Shin – ML Engineer, SKT @jeongahri 야, 너두 할 수 있어! TFLite Model Maker로 나만의 모델 만들기 Tensorflow Lite 2
3. 3 Turtle 7개의 모바일 머신러닝 앱을 생산(?) 하며, 겪고 느꼈던 것들을 이야기 하러 왔어요! CPM-Based Pose Estimation Mobilenet_V1_0.75_224_quant Finger Pose Estimation + ML Kit Text Recognition ML Kit Face Detection Forward Head Posture Estimation Google Sans ML 모델을 사용하여 가치 있는 서비스를 만드는 안드로이드 엔지니어분들께… 야! 너두 (딥러닝 모델 개발) 할 수 있어! with TFLite Model Maker
4. 4 Object Detection “제가 원하는 것은 이런게 아니예요!” (Side Project) 🌭 제가 핫도그를 좋아해서요… 명량핫도그 분류기를 만들고 싶어요. (Business) 🚘 저희 회사는 주차 관리 시스템을 만드는데요. 자동차 검출기&차량 종류 분류를 하고싶어요. 다양한 니즈, 핵심은 나만의 모델 만들기!
5. Performance TF Lite is fast with no noticeable accuracy loss Portability Android, iOS, and more specialized IoT devices. Low latency Optimized float- and fixed-point CPU kernels, op-fusing, and more. Acceleration Integration with GPU and internal/external accelerators. Small model size Controlled dependencies, quantization and op registration. Tooling Conversion, compression, benchmarking, power-consumption 휴대용 모바일 기기(Portable)에서 적은 지연(Low latency)과 작은 모델 사이즈(Small Model Size)로 On­Device 딥러닝 추론을 가능하게 해주는 머신러닝 프레임워크
6. 모바일 머신러닝 개발 프로세스 Training Conversion TFLiteConverter TocoConverter MACE converter .tflite Inference mobile_exporter
7. 실제 Tensorflow Lite를 사용하여 앱 서비스에 응용하는 머신러닝 모델을 만들기 위해서는…. 7 EDA Data Processing Architecture Search Modeling Training Infrastructure Hypertune Model Validation / Testing Inference Optimization SDK Building Big data platform Platform Testing Service Deploy On-device AI Pipeline AI Research Engineer Android Developer Training Conversion Inference
8. 8 (Side Project) 🌭 제가 핫도그를 좋아해서요… 명량핫도그 분류기를 만들고 싶어요. 🙋 함께 만들어보자! MR(MyeongRyang) -Classifier
9. 9 https://colab.research.google.com/github/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/g3doc/tutori als/model_maker_image_classification.ipynb?hl=ko#scrollTo=h2q27gKz1H20 Code Baseline Package Installation
10. 10 Import packages
11. 11 Data Collection & Labeling class name : 감자 통모짜 핫도그 class name : 점보 핫도그
12. 12 Load Dataset Split data
13. 13 Model Selection
14. 14 Model Evaluation
15. 15 Get your Model ! .tflite
16. 16 FYI https://www.tensorflow.org/lite/guide/model_maker?hl=ko 현재(2021.07) 는 이런 Custom Model들을 만들어볼 수 있어요!
17. https://github.com/motlabs/awesome- ml-demos-with-android FYI 17 Thank you. Jeongah Shin – ML Engineer, SKT @jeongahri