[Coral] 인공지능으로 얼굴 인식하기! (face detect) / Google Coral Edge TPU(USB Accelerator) / MobileNet V2 / tflite / Haarcascade 아님!
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Embeded SW/Raspberry Pi
안녕하세요. 오랜만에 글을 작성합니다. 오늘은 예제만 돌려봤다면, 실제로 학습된 모델을 이용하여 얼굴을 찾도록 하겠습니다. 라즈베리파이로 얼굴인식을 찾아보면 Haarcascade 알고리즘이 많이 사용됩니다. 하지만 오래전에 나온 알고리즘이고 좀 더 빠르고 더 정확하게 인공지능으로 얼굴 인식을 할 수 있습니다. 그리고 얼굴인식 자체를 Edge TPU가 처리하기 때문에 라즈베리파이의 CPU는 거의 사용되지 않습니다. 그러기 때문에 라즈베리파이에서 부담 없이 강력한 효과를 보여줍니다. 아래 글을 읽어보시고 가시는 것을 추천드립니다. coding-yoon.tistory.com/87?category=866905 coding-yoon.tistory.com/88?category=866905 coding-yoon.ti..
[Coral] TensorFlow Lite : Tflite 모델 생성 & Edge TPU로 Inferece까지 간단하게 개발하기!
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Embeded SW/Raspberry Pi
안녕하세요. 만약, 처음 이 글을 보신다면 아래 글을 먼저 읽어보시는 것을 추천드립니다. 1편 : Coral Board 대신 라즈베리파이를 사용하는 이유 : https://coding-yoon.tistory.com/85?category=866905 2편 : USB Accelerator(Edge TPU) 환경설정 : https://coding-yoon.tistory.com/87?category=866905 3편 : Coral Edge TPU 예제 돌리기 : https://coding-yoon.tistory.com/88 Edge TPU는 CNN과 같은 Deep feed-forward 신경망을 실행할 수 있습니다. 8비트 Edge TPU 용으로 컴파일 된 TensorFlow Lite 모델만 지원하며, 32비트..
[Coral] USB Accelerator(Edge TPU) + 라즈베리파이4 (feat.코랄보드 대신 라즈베리파이를 사용하는 이유)
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Embeded SW/Raspberry Pi
안녕하세요. 오늘은 구글에서 만든 코랄 보드에 대해 이야기 해보겠습니다. https://coral.ai/ Coral Build intelligent ideas with our platform for local AI coral.ai 현재, 구글에서 고사양 GPU 사양이 아니더라도 작은 임베디드 시스템에서 인공지능을 돌릴 수 있는코랄보드를 소개했습니다. 라즈베리파이와 코랄보드의 사양 간단하게 비교해보겠습니다. 라즈베리파이 코랄보드 라즈베리파이4와 코랄보드를 간단히 비교하면, CPU는 1.5GHz로 무승부입니다. 라즈베리파이4표에서는 최대 4GB이지만 알기로 라즈베리파이4는 8GB까지 있습니다. RAM은 라즈베리파이4가 승리합니다. GPU는 코랄보드가 승리합니다. 전체적인 스펙을 비교하면, 인공지능을 하기 위..
18진수
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