Как запустить TensorFlow Lite на Raspberry Pi для обнаружения объектов

TensorFlow Lite — это фреймворк для запуска легковесных моделей машинного обучения, идеально подходящий для маломощных устройств, таких как Raspberry Pi! В этом видео показано, как настроить TensorFlow Lite на Raspberry Pi для запуска моделей обнаружения объектов, позволяющих находить и идентифицировать объекты в реальном времени на веб-камерах, видео или изображениях. Для этого видео я использовал Raspberry Pi 4 4GB, но он также работает с Raspberry Pi 3. Если вы хотите увидеть, насколько быстрее Pi 4, чем Pi 3, посмотрите мое видео со сравнением производительности:    • Raspberry Pi 3 vs Raspberry Pi 4 Performan...   Есть вопросы? Задайте их мне в Твиттере @EdjeElectronics! Обычно я отвечаю быстрее там:   / edjeelectronics   -- Партнерские ссылки -- Приобретите Raspberry Pi 4: https://amzn.to/2Kf0el8 USB-ускоритель Coral: https://amzn.to/2wxTZ8d Веб-камера, использованная в этом видео (работает лучше, чем Picamera!): https://amzn.to/2MMBTU3 -- Ссылки на обучающие материалы -- ОБНОВЛЕНИЕ (21.10.2020): На 6:09 в видео я предлагаю перейти на страницу обзора TensorFlow Lite Object Detection и щелкнуть правой кнопкой мыши по ссылке «Скачать стартовую модель», чтобы скопировать адрес ссылки. Страница изменилась с момента создания этого видео, и эта ссылка больше недействительна. Скопируйте эту ссылку для загрузки стартовой модели: storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/tflite/coco_ssd_mobilenet_v1_1.0_quant_2018_06_29.zip Письменная версия этого руководства: https://github.com/EdjeElectronics/Te... Как обучить собственную пользовательскую модель TFLite:    • How to Train TensorFlow Lite Object Detect...   -- Музыка: The Process от LAKEY INSPIRED:   / the-process   Creative Commons — Attribution-ShareAlike 3.0 Unported — CC BY-SA 3.0