Mac에서 Coral USB Accelerator 이동

Edge TPU에서 추론 은 USB 3.0의 포트에 꽂는 것으로 기계 학습 처리의 추론 처리를 오프로드할 수 있는 가속기입니다. Google Reserach에 의해 제공되며 따라서 M1 Mac이 없어도 기계 학습 추론을 가속화할 수 있습니다. 초기에는 Debian 계열의 OS 밖에 서포트하고 있었습니다만, 기존 모델을 사용하는 것만이라면 Mac이나 Windows에서도 움직이게 되어 있어, 수...

CoralUSBAcceleratorTensorFlowtfliteEdgeTPU기계 학습

ML-Kit For Firebase에서 TensorFlow Lite 사용 실시간 객체 인식 샘플 이동

ML-Kit For Firebase의 TensorFlow Lite 사용 예제 "ML-Kit For Firebase에서 TensorFlow Lite 사용 샘플 이동"에서 다루는 샘플 앱은 Sample이 되는 화상 밖에 인식 처리를 하지 못했습니다만, 이쪽의 샘플은, 실제로 스마트폰으로 촬영하고 있는 화상에 대해서 리얼타임으로 인식 처리를 할 수 있기 때문에, 이쪽도 순서를 정리해 두기로 했습니...

안드로이드tflite이미지 인식

ML-Kit For Firebase에서 TensorFlow Lite 사용 샘플 이동

ML-Kit For Firebase의 TensorFlow Lite 사용 샘플을 이동하고 싶었기 때문에 ML-Kit For Firebase는 다음 샘플도 시도할 수 있습니다. 이미지 분류, 문자 인식, 얼굴 감지, 바코드 스캔, 랜드마크 인식 이번에는 상기 이외에도 TensorFlow Lite 형식을 Mobile 단말에 놓고 사용할 수 있다는 것으로 실행 환경은 다음과 같습니다. Android...

안드로이드tflite이미지 인식

핵심 여름 업데이트: 교육 후 양적 지원, TF Lite delegate 및 신규 모델!

또한 Edge TPU Python 라이브러리를 2.11.1 버전으로 업데이트하고 핵심 제품의 이동 학습을 위한 새로운 API를 추가했습니다.새 장치의 역방향 전파 API를 사용하면 이미지 분류 모델의 마지막 층에서 전송 학습을 수행할 수 있습니다.모델의 마지막 레이어는 컴파일하기 전에 삭제되어 장치에서 실행되고 CPU에서 실행됩니다.거의 실시간 전송 학습을 할 수 있어 모델을 다시 컴파일할 ...

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