Edge TPUには、モデルのパラメーターデータをローカルに保存するために使用される少量のRAMが含まれており、外部メモリからデータを取得する場合と比較して、より高速な推論速度を実現します。 通常、2つ目のモデルを実行するにはRAM内のモデルのパラメータ…

Googleは、Raspberry Pi機器を画像認識デバイスに変えることができるAIY（AI自分）ビジョンキットを発売しました。 ビジョンキットはGoogleのTensorFlow機械学習モデルを搭載しており、まもなくデバイスを制御するためのAndroidアプリが付属します。 AIY音声…

Google Mini PCIe Acceleratorを導入する Mini PCIeまたはM.2インターフェイスを使用して、Edge TPUをレガシーシステムと新しいシステムに統合します。 もっと詳しく知る: Google Coral Edge TPU] (https://store.gravitylink.com/global) 特徴 Google Edge …

(來源：Google Blog) 過去数年間、Google AIの中核研究とエンジニアリングを、洪水の予測、クジラの保護、famineの予測など、社会にプラスの影響を与えるプロジェクトに適用してきました。人工知能は大きな社会的、人道的、環境的な問題に対処する信じられな…

かわいい香港雞蛋妹の人工知能Google Vision Kit小さなトレイ彼女は香港でとても有名です，ネットワークスターのようなキャラクターです。こちらも昨年末に発表された「Google AIY Vision Kit」の第2弾となる。スマートカメラは撮影した画像から写ったモノや…

エッジコンピューティングデバイスは、ディープラーニングモデルを実行する論理的な目的地になりつつあります。パブリッククラウドはトレーニングに適した環境ですが、推論用のモデルを実行するのはエッジです。ほとんどのエッジデバイスには、使用可能なCPU…

デフォルトでは、TensorFlowはコンパイルされたモデルでカスタムオペレーターを実行する方法を知らないため、TensorFlow Lite APIを使用すると、Edge TPU用にコンパイルされたモデルは失敗します。 動作させるには、推論を実行するコードにいくつかの変更を…

機械学習は、データで発見されたパターンと関係に基づいて予測を行うことができるソフトウェアモデルを構築するための手法です。 これらのモデルを試して、機械学習の実際の動作を確認してください。 サポートされているデバイス：Google AIY Vision kit, こ…

上記の要件に準拠する独自のモデルを構築して最初からトレーニングする代わりに、Transfer Learning（「微調整」とも呼ばれます）と呼ばれる手法を使用して、Edge TPUと既に互換性のある既存のモデルを再トレーニングできます。 ニューラルネットワークを最…

Googleは、Raspberry Pi Zero WH SBCをバンドルしたAIY Voice Kit（50ドル）とAIY Vision Kit（90ドル）の新しいバージョンを発売しました。 GoogleはAIY Projects向けのAndroidアプリもリリースしました。 GoogleとTargetは、Raspberry Pi Zero WH SBCをバ…

Google Coral USBアクセラレーターは、Linuxホストコンピューター（Raspberry Piを含む）に接続すると、機械学習モデルの推論を非常に高速化するエッジテンソルプロセッシングユニット（TPU）を提供するUSBデバイスです。 前のチュートリアルで、Raspberry P…

Google Cloud VisionとAmazon Rekognitionは、幅広いソリューションを提供します。その一部は、機能の詳細、品質、パフォーマンス、コストの点で同等です。 この投稿は、Google VisionとAmazon Rekognitionの事実に基づいた比較分析であり、2つのサービスを…

「ゲームの開始」や「次の歌」などの140以上の短いフレーズを検出できるキーフレーズ検出モデルを使用したいくつかの例。 音声コマンドに応答するスネークゲームとYouTubeプレーヤーが含まれます。 キーワードスポッター（KWS）と呼ばれることが多いキーフレ…

投稿者：Da-Cheng Juan（シニアソフトウェアエンジニア）およびSujith Ravi（シニアスタッフリサーチサイエンティスト） TensorFlowにNeural Structured Learningを導入することに興奮しています。これは、初心者と高度な開発者の両方が構造化信号でニューラ…

この例では、TensorFlow Lite Python APIとRaspberry Pi Cameraを使用してリアルタイムの分類を実行します。 Pi Cameraを使用したTensorFlow Lite Python分類の例。 この例では、Raspberry Pi上でPythonを使用したTensorFlow Liteを使用して、Piカメラからス…

人工知能は通常、ハイパワーコンピューティングとビッグデータに関連付けられていますが、組み込みアプリケーション向けのAIシステムの開発に対するニーズが高まっています。 Embecosmは、組み込みデバイスに特化したことで常に高く評価されています。 した…

Edge AIはまだ新しいものであり、多くの人はプロジェクトにどのハードウェアプラットフォームを選択すべきか確信がありません。今日、私たちはいくつかの主要なプラットフォームと新しいプラットフォームを比較します。 Nvidiaは、2012年のディープラーニン…

Coral Edge TPUアクセラレータを使用したインラインrt-ai Edge Stream Processing Elementから、Raspberry Pi 3 Model BとPiカメラを搭載した組み込みバージョンに移行するのはそれほど難しくありませんでした。 このSPEのrt-ai Edgeテスト設計は、非常に簡…

Edge TPUとは何ですか？ Edge TPUは、低電力デバイス向けの高性能ML推論を提供するGoogleが設計した小さなASICです。 たとえば、MobileNet V2などの最先端のモバイルビジョンモデルを400 FPSで電力効率の高い方法で実行できます。 Edge TPUビルトインを含む…

Coral’sは、顧客との仕事、流通の拡大、新機能の構築に忙しい夏を過ごしました。もちろん、R＆Rには時間がかかります。ローカルAIのプラットフォームの更新、初期の作業、新しいモデルを皆さんと共有できることを楽しみにしています。 コンパイラがバージョ…

先日の投稿でお知らせしました通り、Google は Machine Learning （機械学習） の専門的な知識を持たない方向けにトレーニングを無料で提供するプログラム「ML Study Jams vol.3」を 2019 年 8 月 20 日（火）から 9 月 15 日（日）の期間中に開催します。 …

以下のリストでは、各「Edge TPUモデル」リンクは、Edge TPUで実行するためにプリコンパイルされた.tfliteファイルを提供します。 APIデモに示されているスクリプトを使用して、Coralデバイスでこれらのモデルを実行できます。 （モデルの対応するラベルファ…

Raspberry Pi 4が発売されたとき、私はエッジでの機械学習を目的とした新世代のアクセラレータハードウェアのためにまとめてきたベンチマークを更新するために座った。 残念ながら、Raspberry Pi 4のリリースに対応したTensorFlowホイールのバージョンがあり…

最近、Coral USB Acceleratorを試しました。 ソフトウェアとドキュメントは一般的に優れています。 Pythonライブラリには、Piカメラを使用して連続的にキャプチャし、リアルタイムの分類のためにデータをEdge TPUに渡す方法を示すデモも含まれています。 た…

C ++を使用してモデルで推論を実行する場合、主に使用するので TensorFlow Lite C ++ API のある程度の経験が必要です。 追加のedgetpu.hファイルには、Edge TPUデバイスを指定するコンテキストオブジェクトや、TensorFlow Lite InterpreterAPIでカスタムop…

Vision Kitの概要 AIY Vision Kitは、Raspberry PiとVision Bonnetで構築された日曜大工のインテリジェントカメラです。 キットを組み立てて付属のデモを実行すると、独自のソフトウェアとハードウェアでキットを拡張できます。 興味があれば、ここで購入で…

AIY Voice Kitは、Raspberry PiとVoice Bonnet（またはV1 Voice Kitを使用している場合はVoice HAT）で構築された、自分でできるインテリジェントスピーカーです。 キットを組み立てて付属のデモを実行すると、独自のソフトウェアとハードウェアでキットを拡…

Googleは3月に、テンソル処理ユニット（Edge TPU）AIアクセラレータチップを搭載したコンパクトなPCであるCoral Dev Boardと、既存のRaspberry PiおよびLinuxシステムでの機械学習の推論を高速化するために設計されたUSBドングル（Coral USB Accelerator ）…

35ドルのRaspberry Piを使用した画像認識などのAIを使用したタスクの実行は、はるかに簡単になります。 Googleは、Piやその他の低電力コンピューターが訓練された機械学習モデルを実行する速度を劇的に加速するUSBスティックを明らかにしました。 Googleによ…

PoseNetモデルを使用して、画像内の誰かの肘、肩、足など、画像やビデオから人間のポーズを検出する方法を示す例。 Coral PoseNet 姿勢推定とは、画像やビデオで人物を検出するコンピュータービジョン技術のことで、たとえば、誰かの肘、肩、または足が画像…