GPU для ускорения распознавания объектов на Raspberry Pi 3 & Raspberry Pi Zero


Вы, наверное, уже видели одно или несколько демо-видео по распознаванию объектов, где система, оснащенная камерой, определяет тип объекта, используя глубокие алгоритмы обучения локально или через облако. Устройство используется , например , в автономных автомобилях для обнаружения пешеходов, домашних животных, других автомобилей и так далее. Коти Накамура и его команда разработали программное обеспечение , основанное на нейронной сети GoogleNet, устройство работает на VideoCore IV GPU и процессоре Broadcom BCM283x, которые позволяют обнаруживать объекты примерно в 3 раза быстрее , чем при использовании четырех ядерного процессора A53 Cortex в RPi 3.

Они подключили аккумулятор, дисплей, и официальную Raspberry Pi камеру на плату Raspberry Pi, чтобы иметь возможность распознавать различные объекты и животных.

Первое демо с Raspberry Pi Zero.

И второе видео где Raspberry pi 3 использует более лучший дисплей

 

Эта разработка пока ещё не имеет открытого исходного кода. Но компания думает о выпуске открытой версии, которую можно будет найти на GitHub. Устройство может быть использовано для изучения систем распознавания объектов или в качестве отправной точки, и / или инструкции по установке Tensorflow на Raspberry Pi .

Если вы интересуетесь системами глубокого обучения, то есть хороший список ресурсов со ссылками на научно — исследовательские работы, каркасное программное обеспечение и приложения, учебники и т.д. … на Github — х .

Благодарим сайт cnx-software.com за предоставленную информацию.

Оригинал статьи тут

 

Комментарии:

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте как обрабатываются ваши данные комментариев.