Google Coral Edge TPU Hardware & AIY Kits

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TensorFlowでの神経構造学習の紹介

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…

TensorFlow Lite APIとRaspberry Piカメラ

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…

Google Coral Dev Boardでの顔認識

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…

Nvidia対Google対Intel,Edge AIハードウェアに最適なのはどれですか?

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…

SSDオブジェクト検出を実行するCoral Edge TPUアクセラレーションを備えたRaspberry Pi 3 Model B

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…

Google Edge TPUとは何ですか?

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の夏の更新:トレーニング後の量的サポート、TF Lite delegate、および新しいモデル!

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…

ML Study Jams vol.3 : Machine Learning トレーニング プログラムの詳細をお知らせします

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。 …

Google Edge TPU用に構築されたモデル

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…

新しいRaspberry Pi 4、モデルBでのTensorFlow Liteのベンチマーク

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…

Coral Edge TPUデモへのRaspberry Piサプリメント

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 ++ APIを使用したGoogle Edge TPU

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…

Google Vision Kit APIs

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…

Google AIY Voice Kit APIs

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がCoralボード用のEfficientNet-EdgeTPU分類モデルをリリース

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 )…

Raspberry PiがGoogle Edge TPUアクセラレータによってAIに過充電

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…

Google Edge TPUでの人間の姿勢検出

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…

物体検出の例-Google Edge TPU

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…

Edge TPU Compilerとランタイムの更新

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…

ボーダーコンピューティング設備の簡単な比較

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…

Google Coral Dev BoardでYocto生成ディストリビューションを実行する

これは、Edge TPU Moduleと呼ばれるLinuxベースのSystem-on-Moduleであり、追加の周辺機器を含む開発ボードにマウントされています。 EDGE TPモジュールの主なハードウェア機能:- 統合GPUを備えたi.MX8MQ SoC- 1 GB LPDDR4- 8 GBのeMMC- Google Edge TPUコ…

Google Coral Edge TPUボードとNVIDIA Jetson Nano Devボード - ハードウェア比較

(記事の出所:Medium 作者:Manu Suryavansh,切り取る) NVidiaとGoogleの両社は最近、EdgeAIをターゲットとした開発ボード、および開発者、メーカー、趣味専門家を引き付けるためのコスト面での開発を発表しました。 どちらの開発ボードも主に推論を目的…

Raspberry Pi 4とNVIDIA Jetson Nano、どちらを選ぶに値する

Raspberry Foundationは、開発者に興奮しているRaspberry Pi 4をリリースしました。これは、パフォーマンスが全面的にアップグレードされただけでなく、価格も35ドルから旧バージョンと変わりません。 では、誰がこのオタクによく使われるNVIDIA Jetson Nano…

Google AIY Vision Kit 顔を検出しと人工知能体験

今日の記事はGoogle AIY Vision 顔を検出しと人工知能体験。Googleが2018年4月に発表したAIY第2弾「Vision Kit」が届いたので、レビューしてみたいと思います。 AIY Projects Googleは、もの作りを楽しむ「Makers」に、最先端技術AI(人工知能)を手軽で、身…

Google Edge TPU画像分類器

Coralは、開発者がEdge TPUを使用してアプリケーションを構築するためのハードウェアおよびソフトウェアツールを提供します。Googleが設計した小型ASICで、低電力デバイス用の高性能機械学習(ML)推論を提供します。 注:Google Edge TPUは日本で購入できま…

Coral USBアクセラレータを使った教育用マシンの構築

Coral USB AcceleratorとRaspberry Pi Cameraを使用して、オブジェクトを認識するように教えることができるデバイスを構築します。(作者Lucy Hattersley) Coralの新しいUSBアクセラレータはあなたがどんなRaspberry PiプロジェクトにでもAI能力を造ることを…

Google Edge TPUは日本で購入できます-代理店Gravitylink!

Edge TPU エッジで推論を行うために設計された Google の専用 ASIC。 エッジでの AI 実行 AI は今日、コンシューマ アプリケーションからエンタープライズ アプリケーションに至るまで広く使用されています。接続端末が急激に増加し、プライバシーや機密性保…

Google Coral の開発ボードの評価

www.nicovideo.jp こういった新しい端末は、Google の新プラットフォーム、Coral によるものです。組み込み製品のデベロッパーは、Coral を使うことで、ローカル AI を活用したすばらしい体験を生み出すことができます。Coral 最初の製品は、Google の Edge …

Coral USBアクセラレータを始めよう

Coral USB Acceleratorは、Edge TPUをコンピュータのコプロセッサとして提供するUSBデバイスです。 Linuxホストコンピュータに接続すると、機械学習モデルの推論が高速化されます。 このページは始めるためのあなたのガイドです。 USBアクセラレータを接続す…

Coral USBアクセラレータを使ったRaspberry Pi 4での物体検出

Coral USBアクセラレータを使用したSSDオブジェクト検出はRaspberry Pi 3で実行されていましたが、パフォーマンスは期待外れでした。RaspberryPi 4で何が起こるのか興味がありました。 これがテスト用rt-aiデザインです。 UVCCamとMediaView SPEはUbuntuデス…