tensorflow lite ラズパイ 7

11-15-2020


patching file tensorflow/lite/delegates/gpu/gl_delegate.cc Resolving deltas: 100% (661446/661446), done. Example of the bounding box and 6 landmarks. Raspberry PiでTensorFlow Liteを使ってみる - Weblog on mebius.tokaichiba.jp, 上記の記事内に書かれているコードは、コンサイス、かつ、とても分かりやすくて良い。このコードを参考に、USBカメラで物体認識できるようになった。ただし、私の環境では物体認識エリアが正しく表示されず、推論結果の解釈について、一部、修正が必要だった(TensorFlow Liteの版数の関係?)。, 今回、少し悩んだのが、OpenCVのMatで、CV_8UC3の型ではBGRの色情報がどのように記憶されているか。, OpenCVのMatではメンバー変数のdataに画像生データが保持されている。今回はCV_8UC3の型なので、C/C++で言い換えると、uint8_t[ピクセル][チャネル] となる。従い、以下の様な並びになる:, これをRGBの並びに変更し、TensorFlow LiteのInterpreterへuint8_t[バッチ][ピクセル][チャネル]で入力してあげる必要ある:, 今回はバッチ回数は1なので、メモリ上は、uint8_t[ ][ ][ ]はuint8_t[ ][ ]となる。, ちなみに、AndroidではBitmapで画像データを保持するが、BGRにAlphaを加え、以下の様なデータ構造になっている。OpenCVで言ったらCV_8UC4、C/C++で言ったらunsigned char[ ]やuint32_t[ ][ ]といった感じ。, さて、ラズパイでAI物体検出が出来るようになったが、ラズパイで推論処理を動かす方が良いのか、もっとハイパワーのマシンへWiFiでJPEGイメージを送って推論した方が良いのか?迷ってしまった。JPEGイメージはHD画質のものでは200Kバイト程度になり、ラズパイの非力なWiFiでは、仮に5Mbpsのスループットが出たとしても、, もデータ伝送に時間がかかってしまう。遅延を嫌うユースケースでは300msecが許容されない場合もある。許容されない場合、エッジAI向けTPU(Coral USB Accelerator)と組み合わせ、ラズパイ上で推論を動かす方が良い。そういう意味では、スマホに搭載された Neural Coreの正体は?あれはAIアクセラレーター?, AIアクセラレータと言えば、手元に、秋葉原で買った、Sipeed Maix というRISC-V+KPU(AIアクセラレータ)の基板+カメラもあるが、技術情報が十分に公開されておらず、まだ、顔認識程度しか試していない。まず、ある程度ラズパイ上でいろいろと作ってみて、物理的な条件が確定してから、こういう、もっと小型の基板へ進むんだろうなー。, alexanderplatz1999さんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか?, Powered by Hatena Blog

# GPUDelegate 有効版 TensorFlow Lite ライブラリをビルド  このサンプルアプリは、ラズパイにUSBカメラがささっていればカメラ映像で姿勢認識するように作っています。 # サンプルアプリのソースをGitHubから取得 The compression ratio can be 4 or 2 depending on its original size. By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. GPUDelegate 有効にした状態で、posenet の推論にかかる処理時間は 1544[ms] でした。, (ご参考) All slide content and descriptions are owned by their creators. www.tensorflow.org. Raspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニング開発環境 以下の記事でRaspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニングの開発環境の構築方法を紹介しました。 記事の最後の方に、自前データの学習から、学習したニューラルネットワークで判別まで実施できる自前のパッケージ「tens… Additionally, you can use speech commands to interact with it. Switched to a new branch 'r2.0' In addition to existing support for Android and iOS, we're announcing support for Raspberry Pi, increased support for ops/models (including custom ops), and describing how developers can easily use TensorFlow Lite in their own apps. # ホストPCでビルドした TFLite ライブラリをアプリと同じディレクトリにコピー WARNING: Running Bazel server needs to be killed, because the startup options are different.
$ git clone https://github.com/terryky/tflite_gles_app.git Branch 'r2.0' set up to track remote branch 'r2.0' from 'origin'.  その場合は USBカメラぬいてください。すみません。, アプリビルド時に、TFLITE_DELEGATE を指定せずに make すると GPUDelegateを使わないバージョンとしてアプリをビルドすることができます。, GPUDelegate を使わない場合のスクリーンキャプチャはこちら。こちらも関節位置は正しく認識できています。  ただ、対応ピクセルフォーマットが YUYV (YUV422) 決め打ちなので、カメラによっては動かないかもしれません。 In our application, the original image size captured from the camera is 640x480, so we resized it to 160x120.  なお、今回のサンプルは、これらのヘッダが $HOME/work/tensorflow 以下にダウンロードされている前提で Makefile が書かれているのでご注意ください。(下記手順通りの場所に git clone すれば大丈夫です), Tensorflow r2.0 はこちら You have bazel 0.26.1 installed.

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