• 操作系统：Raspberry Pi OS（64位），最新版。• Python版本：Python 3.7或更高。• TensorFlow Lite：版本2.5.0。• 摄像头：树莓派官方摄像头模块。安装TensorFlow Lite和相关依赖库，可以用以下命令：sudo apt-get updatesudo apt-get install python3-
我们使用Tensorflow Lite 模型性能测试工具对人脸检测模型在 Raspberry Pi 上的表现进行性能评估。 人脸检测延迟时间对比 检测笑脸的整个流程(包括我们之前提到的三个步骤)平均耗时 48.1ms 并只使用一个线程,这意味着我们能够实现实时笑脸检测。 人脸检测 我们的人脸检测模型由定制的 8 位 MobileNet v1 模型和深度乘数...
6.1 Docker容器化部署(可选) FROMbalenalib/raspberrypi4-64-debian:bullseye-runRUNapt-get update && apt-get install -y \ python3-pip \ libatlas-base-dev \ libopenjp2-7 \ && pip3 install \ tensorflow-lite-runtime \ opencv-python \ picameraCOPY. /appWORKDIR/appCMD["python3","main.py"] ...
硬件兼容性挑战：尽管TensorFlow Lite支持多种硬件加速，但在某些特定的硬件平台或较旧的设备上，可能无法充分发挥硬件的性能优势，或者会出现兼容性问题。例如，一些低端的移动设备可能不支持最新的GPU加速技术，导致模型运行速度无法得到有效提升。优化策略局限性：其提供的优化策略可能无法满足所有应用场景的需求。在某些情...
Linux aarch64(例如运行 Debian ARM64 的 Raspberry Pi 3、4) Linux x86_64 tflite_runtime是 TensorFlow Lite 的轻量级专用运行时库(仅约 1MB 大小)。 tflite_runtime 软件包是整个 tensorflow 软件包的一小部分,并且包括使用 TensorFlow Lite 运行推断所需的最少代码(主要是 Interpreter Python 类)。当您只...
你可以在Raspberry Pi 4上执行TensorFlow，但不要指望奇迹。它可以运行您的模型，如果不是太复杂，但它将无法训练新模型。它也不能执行所谓的迁移学习。除了运行预先构建的深度学习模型外，您还可以使用该库将所谓的冻结 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 平面缓冲区模型。如果你只是想对深度学习有一些印象，请...
TensorFlow Lite教程笔记详解 TensorFlow Lite 是 TensorFlow 在移动和 IoT 等边缘设备端的解决方案,提供了 Java、Python 和 C++ API 库,可以运行在 Android、iOS 和 Raspberry Pi 等设备上。2019 年是 5G 元年,万物互联的时代已经来临,作为 TensorFlow 在边缘设备上的基础设施,TFLite 将会是愈发重要的角色。
argparse#numpy>=1.20.0# To ensure compatibility with OpenCV on Raspberry Pi.#opencv-python~=4.5.3.56tflite-support>=0.4.0 在通过setip.sh提供的模型地址下载TF预训练模型 # 普通CPU模型https://tfhub.dev/tensorflow/lite-model/efficientdet/lite0/detection/metadata/1?lite-format=tflite# 适用于搭载了...
TensorFlow Lite当前支持Android/iOS平台,也支持Linux(如Raspberry Pi)平台(见下图)。在嵌入式设备(如Raspberry Pi)中,Python API将会很有帮助。TensorFlow Lite平台同样支持Core ML模型以及iOS平台。 在iOS平台上,可以直接将预训练的TensorFlow 模型在格式上转换为Core ML模型,这样应用程序就可以直接运行在Core ML运行时...
Raspberry Pi OS Bullseye 版本发布时弃用的 Picamera 以新面貌回归了,那就是 Picamera2 库。 下面介绍使用树莓派摄像头模块,用 Picamera2 库和 TensorFlow Lite 实现实时对象检测。 安装Picamera2 库 因为目前 Picamera2 库还处于预览版,因此暂时只能通过 GitHub 编译安装。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ...