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…

このobject_detection.pyの例は、指定された検出モデル、ラベルファイル、および画像を使用して、DetectionEngine APIでオブジェクト検出を実行します。 ラベルファイルが指定されていない場合、デフォルトで顔が検出されます（顔検出モデルを使用する必要が…

Compiler はバージョン2.0にアップデートされ、トレーニング後の量子化を使用して構築されたモデルのサポートが追加されました。以前は、完全整数型量子化を使用していました。 次のようにして新しいEdge TPU Compilerを入手できます: curl https://packages…

画像処理、テキスト分析、サイバーセキュリティなどを含むIoTシナリオには、強力な計算能力が必要です。 そのような場合、ニューラルネットワークが使用されており、ここでエッジコンピューティングと分析が不可欠になりました。 最近、私たちは、AIを実行で…