技术标签:raspberry pitensorflow交叉编译c++linux 1. 编译完成的效果 编译完成后,主要可以得到两个库和三个可执行文件: 如果需要编译自己写的模型代码成为可执行文件,可以看完本文后参考examples文件夹中的minimal示例: your/path/to/tensorflow-2.4.1/tensorflow/lite/examples/minimal 也可以参考此项目... ...
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 包括两个主要组件: TensorFlow Lite 解释器,它可在手机、嵌入式 Linux 设备和微控制器等很多不同类型的硬件上运行经过专门优化的模型。 TensorFlow Lite 转换器,它可将 TensorFlow 模型转换为高效形式以供解释器使用,并可引入优化以减小二进制文件的大小和提高性能。 转换器一般在主电脑上完成,主要是为...
importpicamerafromtimeimportsleepcamera=picamera.PiCamera()try:# 设置分辨率camera.resolution=(1024,768)camera.brightness=60camera.start_preview()# 增加文本camera.annotate_text='Raspberry Pi'sleep(3)# 捕捉一张照片camera.capture('image1.jpeg')finally:camera.stop_preview()camera.close() Tip: 一定要记...
自去年推出套件后,这次更推出了升级版本,采用Raspberry Pi Zero和更新产品包装。此外,他们还保留了一些空间和功能,让有野心的Maker可以自己动手改造(虽然影像套件换掉原本RPi Model B改用Zero,因而删掉一些输出脚位)。 购买语音套件voice kit 的人可以建立Amazon的Echo或Google的Home语音系统,利用Google云端应用程式,让...
涵盖的第一个设备是带有 Edge TPU 处理器的 Coral Dev Board,第二个设备是 NVIDIA Jetson Nano,最后一个是 Raspberry Pi。 NVIDIA Jetson Nano 是 NVIDIA 的小型而强大的计算机,可在图像分类,目标检测,分割和语音等应用中并行运行多个神经网络。 在Edge TPU 处理器上运行 TFLite Edge TPU 是一种小型处理器,...
TensorFlow Lite是Google开发的一种轻量级机器学习框架,专门用于在移动设备和嵌入式系统上进行推理任务。Raspberry Pi 3 B+是一款流行的单板计算机,而yolov4是一种目标检测模型。 使用TensorFlow Lite在Raspberry Pi 3 B+中使用yolov4模型进行目标检测,可以按照以下步骤进行: 安装操作系统:在...
即安装的时候需要: pip install tensorflow==1.15 # CPU pip install tensorflow-gpu==1.15 # GPU TensorFlow 2中统一使用: pip install tensorflow 再说几个词: TF Lite:端侧,Android、iOS、Edge TPU 和 Raspberry Pi 等移动设备和嵌入式设备上,【推理】 ...
TensorFlow Lite是运行轻量级机器学习模型的框架,非常适合像Raspberry Pi这样的低功耗设备!该视频演示了如何在Raspberry Pi上设置TensorFlow Lite,以运行对象检测模型来定位和识别实时网络摄像头,视频或图像中的对象。
TensorFlow Lite & Raspberry Pi All In One 深度学习 TensorFlow Lite 是一种在设备端运行 TensorFlow 模型的开源深度学习框架。 在 Raspberry Pi 上进行对象检测 使用从 Pi Camera 流式传输的图像执行实时对