温泉合宿 in 箱根のLTネタです。設定方法はqiitaの方に載っているのでそちらを参照してください https://qiita.com/kenkino/items/fccb40bc09827f2af5b9

1. Macで姿勢検出やってみ
た。
MacBookProでお手軽AI体験

2. 自己紹介
• 氏名：木下 兼一
• 所属：日本仮想化技術株式会社（VTJ）
調査とかドキュメントとか作ってます
OSCのスタッフとかもやってます
• 趣味：読書、自転車 etc
• 最近ハマったもの
OBSOLETE：去年末からYouTubeで配信されている「むせる
系」アニメ

3. 発端
• 前回のOSC/Tokyo
• VTJで店番をしてた
• 「何かやってみるかー」
• 「そういえば姿勢検出がMacでできるって話があったな・・・
やってみるか」
→ やってみた「こいつ・・・動くぞ！」（恐らく2〜3時間くら
いか）

4. 設定方法
• 参考
https://github.com/michalfaber/keras_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation
• 大体GitHubのReadmeを見ていればできるが
• 詳細は私のqiita見てみてください
https://qiita.com/kenkino/items/fccb40bc09827f2af5b9
• Macのカメラを使って実行
• 1フレームの処理時間 0.07秒ほど

5. GPUでスピードアップだーーっ！！
• CPUで意外とイケたのでGPUを使うともっと早くなるのでは？
• ダメ元で探してみるか→ PlaidMLってMacのMetal API対応し
たものを発見
• pipでダウンロード、ベンチマークも試してみた
• 「CPUの10倍以上のスピード出てるぞっ！！」
• ソースへの対応も簡単→フレームワーク呼び出し部分の前で
PlaidMLを呼び出すだけ
• GPUで動かしてみた

6. ガーン
• 1フレームの処理時間 0.21秒ほど
• CPUの3倍近くかかっていた orz
→ 調べたところ、どうも対応する学習モデルだと早いが、それ
以外はCPUより遅くなるらしい orz orz

7. この後どうする？
• 1. フレームワークのバージョンアップを待って適用してみる
• 2. 別のソースを試してみる（見つけてはいるが、tensorflow 1
系統に特化されているために現行の2系統への対応が大変そ
う）
• 3. 現在動いているモノをPlaidMLに対応する学習モデルで動く
ようにする

8. まとめ
• Macでも機械学習関係動かせるのは楽しい
• 意外に動く
• GPUがちゃんと使えるとな
• PlaidML色々いじってみたい
• Metalもいじってみるか
※Metalといえば、現在上映中のフィンランドのメタル映画「ヘヴィ・
トリップ」は観に行ったほうがいい

9. 蛇足
• フレームワークがチョコッとバージョンアップ 0.64→0.70
• 「これはイケるか」
• バージョンアップして実行->バージョンアップ前より悪化orz

10. ありがとうございました。