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张高兴的 Raspberry Pi AI 开发指南：（二）使用 Python 进行目标检测

在上一篇文章中，探讨了使用 rpicam-apps 通过 JSON 文件配置并运行目标检测示例程序。虽然这种方法可以实现有效的检测，但它限制了开发者直接在代码中利用检测结果的能力。...因此，在本篇博客中，将深入探讨如何借助 HailoRT Python API 调用神经处理单元（NPU），以实现在 Python 程序中的目标检测功能。...由于 OpenCV 无法读取 Raspberry Pi 的 CSI 摄像头，如果需要使用请额外安装 picamera2 和 rpi-libcamera。...无论是否使用 Hailo-8 进行目标检测，都需要遵循以下步骤来编写代码。 打开摄像头； 加载目标检测模型； 处理视频流，显示结果。 这里提供一个基本的代码框架，下面将逐步完成这个代码。...在推理之前，需要对输入模型中的图像进行变换，调整为模型输入的大小。

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使用TensorFlow，TensorFlow Lite和TensorRT模型（图像，视频，网络摄像头）进行YOLOv4对象检测

利用YOLOv4作为TensorFlow Lite模型的优势，它的小巧轻巧的尺寸使其非常适合移动和边缘设备（如树莓派）。想要利用GPU的全部功能？...然后使用TensorFlow TensorRT运行YOLOv4，以将性能提高多达8倍。...在这里获取代码： https://github.com/theAIGuysCode/tensorflow-yolov4-tflite 在此视频中，介绍了： 1.克隆或下载代码 2.安装CPU或GPU的必需依赖项...3.下载并将YOLOv4权重转换为已保存的TensorFlow 4.使用TensorFlow对图像，视频和网络摄像头执行YOLOv4对象检测 5.将TensorFlow模型转换为TensorFlow...Lite .tflite模型 6.将TensorFlow模型转换为TensorFlow TensorRT模型 7.使用TensorFlow Lite运行YOLOv4对象检测 YOLOv4官方论文： https

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    使用TensorFlow一步步进行目标检测(3)

    但是，如果我们找到的数据集与即将使用的目标检测模型不完全匹配，而我们希望获得最佳效果，该怎么办？ 更极端的时候，我们可能无法找到任何合适的数据集？ 接下来，我们来创建自己的数据集。...在这一系列教程中，我一直在尝试构建一个能够判别交通灯状态的目标检测模型。我开始使用的预训练模型仅能判断图像中是否有交通灯，而无法判断信号灯是绿色、黄色还是红色。...然而，在博世数据集上训练出模型之后，在实际的环境中表现不错，但不是特别好（如下所示）。因此，我决定创建自己的数据集，争取进一步提升模型的性能。 ?...对于Python 3而言，执行如下命令（确保您位于刚刚克隆的文件夹中）： sudo apt-get install pyqt5-dev-tools sudo pip3 install lxml make...此时我们有一个预先训练过的模型和两个数据集，下一篇文章我将向您展示如何开始训练模型！ 相关文章 使用TensorFlow一步步进行目标检测(1) 使用TensorFlow一步步进行目标检测(2)

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    实战｜TF Lite 让树莓派记下你的美丽笑颜

    文 / Lucia Li 实习生，TensorFlow Lite Smart Photo Booth 应用实时运行图示 我们很高兴展示借助 TensorFlow Lite 在 Raspberry Pi...如何检测笑脸？ 我们很难在使用单个模型检测人脸并预测笑脸得分结果的同时保证高精度和低延迟。因此，我们通过以下三个步骤来检测笑脸： 应用人脸检测模型来检测给定的图像中是否存在人脸。...在本教程中，针对您自己的 TensorFlow Lite 模型，您会发现该技术将非常易于使用。 对从摄像头中捕获的原始图像进行大小调整，并固定其长宽比。压缩率根据原始图像大小采用 4 或 2。...我们使用 Tensorflow Lite 模型性能测试工具对人脸检测模型在 Raspberry Pi 上的表现进行性能评估。...人脸检测 TensorFlow Lite 模型的推理时间约为 30 毫秒。这意味着模型可以在 Raspberry Pi 上实现实时检测人脸。 ?

    2.2K10

    TensorFlow 智能移动项目：11~12

    在 iOS 中使用预构建的 TensorFlow Lite 模型 使用预构建的 TensorFlow Lite 模型进行图像分类，执行以下步骤来创建新的 iOS 应用并向其添加 TensorFlow Lite...在 iOS 中为 TensorFlow Lite 使用经过重新训练的 TensorFlow 模型 在第 2 章，”通过迁移学习对图像进行分类“中，我们重新训练了 MobileNet TensorFlow...例如，以下命令尝试将第 3 章， “检测对象及其位置” 中的 TensorFlow 对象检测模型转换为 TensorFlow Lite 格式： bazel-bin/tensorflow/contrib/...音频识别和机器人运动 在 Raspberry Pi 上进行强化学习 设置 Raspberry Pi 并使其移动 小型单板 Raspberry Pi 计算机系列包括 Raspberry Pi 3B+，3B...使用我们在第 5 章，“了解简单语音命令”中使用的相同模型，在 Raspberry Pi 上进行音频识别。

    5.6K10

    使用Python实现深度学习模型：在嵌入式设备上的部署

    所需工具Python 3.xTensorFlow 或 PyTorch（本文以TensorFlow为例）TensorFlow Lite（用于嵌入式设备）Raspberry Pi 或其他嵌入式设备步骤一：安装所需库首先...Pi上部署将转换后的TensorFlow Lite模型部署到Raspberry Pi上。...以下是步骤：将模型文件传输到Raspberry Pi：scp mnist_model.tflite pi@raspberrypi.local:/home/pi/在Raspberry Pi上安装TensorFlow...Lite：pip install tflite-runtime运行模型： 在Raspberry Pi上创建一个Python脚本（如run_model.py），并将上述运行模型的代码复制到该脚本中。...无论是在移动设备还是嵌入式系统中，TensorFlow Lite都能显著提高模型的运行效率和实用性。希望这篇教程对你有所帮助！

    1.8K11

    【3D目标检测】谷歌--第一次使用LSTM在稀疏点云中进行3D目标检测

    Detection in LiDAR Point Clouds 原文作者：Rui Huang 内容提要 在3D激光雷达数据中检测物体是自动驾驶和其他机器人应用的核心技术。...虽然激光雷达的数据是实时获取的，但是大部分的3D目标检测算法都为每一帧独立地提出了目标边界框，而忽略了时域中可用的有用信息。为了解决上述问题，本文提出了一种稀疏的基于LSTM的多帧3D目标检测算法。...使用U-Net风格的3D稀疏卷积网络提取每帧激光雷达点云的特征。将这些特性提供给LSTM模块，与上一帧的隐藏特性和记忆特性一起，来预测当前帧中的3D对象的隐藏特性和记忆特性，并且传递给下一帧。...在Waymo Open Dataset上的实验表明，在每帧使用更少的内存和计算量的同时，我们的算法每帧比传统的逐帧算法提高了7.5% mAP@0.7，比其他多帧算法的性能提高了1.2%。...据我们所知，这是第一次使用LSTM在稀疏点云中进行3D对象检测。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请联系删除。

    1.7K20

    TensorFlow在移动设备与嵌入式设备上的轻量级跨平台解决方案 | Google 开发者大会 2018

    Tensorflow Lite具有高度可移植性，已经在如下平台成功移植： Android、iOS Raspberry PI、及其它Linux SoCs 微处理器(包括没有操作系统，没有POSIX环境的系统...TensorFlow Lite的优化 相较于TensorFlow，TensorFlow Lite进行了如下优化： 压缩模型：缩小模型体积 量化 (Quantization)：TensorFlow模型中包含大量的矩阵...转换格式 使用TensorFlow Lite转换器转换为TensorFlow Lite可用的模型，模型转换代码如下： import tensorflow.contrib.lite as lite graph_def_file...在实际项目中，通常还会进行模型优化，这样在前面的流程中加入模型优化，演变为如下流程： ?...团队同时在研究两者，希望两者都有所提升。 Demo ? 一个Raspberry PI实现的物件检测模型，可以进行目标检测，转动摄影机始终跟随目标 ?

    2.9K30

    精通 TensorFlow 2.x 计算机视觉：第三、四部分

    （第 11 章） 使用 Intel OpenVINO 工具包和 TensorFlow Lite 在 RaspBerry Pi 中部署神经网络模型进行对象检测（第 11 章） 通过在 Android Studio...Lite 的应用 使用 TensorFlow Lite 在 Android 上进行对象检测 使用 TensorFlow Lite 在 Raspberry Pi 上进行对象检测 使用 TensorFlow...作为比较，请参考“使用 TensorFlow Lite 在 Raspberry Pi 上进行对象检测”，其中使用 tflite 在没有神经网络棒的情况下将 TensorFlow 模型部署到 Raspberry...使用 TensorFlow Lite 的 Raspberry Pi 上的对象检测 TensorFlow Lite 下列出的 Python quickstart包描述了如何为 Raspberry Pi 安装...对象检测 在 Raspberry Pi 上安装 TensorFlow lite 之后，我们现在可以执行对象检测。

    7K20

    在树莓派4B上使用YOLO v3 Tiny进行实时目标检测

    第二个链接是树莓派3B+上使用yolo，不过国内正常是打不开，根据这篇文章在Raspberry Pi 4上使用yolov3 tiny版本，测试结果可以达到2帧，这个结果是做了很多加速之后的。...安装NNPACK，这是神经网络的加速库，可以在多核CPU上运行 在Makefile中添加一些特殊配置，以在Cortex CPU和NNPACK优化上编译Darknet Yolo源代码。...安装opencv C ++（在raspberry pi上非常麻烦），不过我没安装也可以使用（编译总是报错，没有成功） 使用Yolo小版本（不是完整版本）运行Darknet！...步骤0：准备工作 在树莓派4上安装系统等参考我的这篇博客 准备Python和Pi相机,我用的是树莓派的相机，使用usb摄像头会慢很多。 安装OpenCV。使用最简单的方法（不要从源代码构建！）...rpi_video.py 以动画形式在屏幕上显示实时目标检测结果； rpi_record.py 会将每一帧结果保存（如之后制作git动画）。 另外YoloV3-tiny不在乎输入图像的大小。

    2.6K30

    【机器学习】与【数据挖掘】技术下【C++】驱动的【嵌入式】智能系统优化

    模型部署 使用TensorFlow Lite将模型部署到嵌入式系统中，并进行推理。...八、实际应用案例 -嵌入式图像分类系统 构建一个嵌入式图像分类系统，使用Raspberry Pi和TensorFlow Lite进行实时图像分类。...概述 在本案例中，我们将使用Raspberry Pi和TensorFlow Lite部署一个手写数字识别模型。本文将详细展示如何在嵌入式系统中实现图像分类的每一步，包括数据准备、模型部署和实时推理。...实时推理：在Raspberry Pi上进行实时图像分类。 1. 数据准备 在C++中读取MNIST数据集，并将其格式化为适合模型输入的形式。...模型部署 使用TensorFlow Lite的C++ API将量化后的模型部署到Raspberry Pi上。

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    TensorFlow第二届开发者峰会

    北京时间 3 月 31 日凌晨，第二届 TensorFlow 开发者峰会开幕， TensorFlow 团队发布了多款新产品，旨在使开发者更易使用，以及让数据科学家使用多种方式构建 AI 模型。...而推出的 TensorFlow Hub，旨在促进模型的可重复使用部分的发布、发现和使用。这些模块是一块块独立的 TensorFlow 计算图，可以在不同任务中重复使用。...除了对现有的对 Android 和 iOS 的支持外，还增加了对 Raspberry Pi 系统的支持，并演示了开发者如何在自己的应用程序中轻松使用 TensorFlow Lite。...Lite 速度提升高达 3 倍。...Cloud TPUs 可加速各种机器学习模型，比如进行图像分类、目标检测、机器翻译、语音识别、语言建模等。

    43930

    TensorFlow AI 新品联手NVIDIA，支持Swift和JavaScript

    北京时间 3 月 31 日凌晨，第二届 TensorFlow 开发者峰会开幕， TensorFlow 团队发布了多款新产品，旨在使开发者更易使用，以及让数据科学家使用多种方式构建 AI 模型。...而推出的 TensorFlow Hub，旨在促进模型的可重复使用部分的发布、发现和使用。这些模块是一块块独立的 TensorFlow 计算图，可以在不同任务中重复使用。...除了对现有的对 Android 和 iOS 的支持外，还增加了对 Raspberry Pi 系统的支持，并演示了开发者如何在自己的应用程序中轻松使用 TensorFlow Lite。...Lite 速度提升高达 3 倍。...Cloud TPUs 可加速各种机器学习模型，比如进行图像分类、目标检测、机器翻译、语音识别、语言建模等。

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    TensorFlow AI 新品更易用！联手NVIDIA，支持Swift和JavaScript

    北京时间 3 月 31 日凌晨，第二届 TensorFlow 开发者峰会开幕， TensorFlow 团队发布了多款新产品，旨在使开发者更易使用，以及让数据科学家使用多种方式构建 AI 模型。...而推出的 TensorFlow Hub，旨在促进模型的可重复使用部分的发布、发现和使用。这些模块是一块块独立的 TensorFlow 计算图，可以在不同任务中重复使用。...除了对现有的对 Android 和 iOS 的支持外，还增加了对 Raspberry Pi 系统的支持，并演示了开发者如何在自己的应用程序中轻松使用 TensorFlow Lite。...Lite 速度提升高达 3 倍。...Cloud TPUs 可加速各种机器学习模型，比如进行图像分类、目标检测、机器翻译、语音识别、语言建模等。

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    最新千元边缘AI芯片比拼：谷歌Coral和英伟达Jetson谁更厉害？

    今天新智元为大家带来一篇由网友Sam Sterckval对两款产品的评测，除此以外他还测试了i7-7700K + GTX1080（2560CUDA），Raspberry Pi 3B +，以及一个2014...Sam使用MobileNetV2作为分类器，在imagenet数据集上进行预训练，直接从Keras使用这个模型，后端则使用TensorFlow。...只要我们的脚本没有深入到CPU体系结构中，就可以运行与i7 + CUDA GPU完全相同的脚本，也可以进行训练！Sam强烈希望NVIDIA应该使用TensorFlow预加载L4T。...它曾经是不同版本的MobileNet和Inception，截至上周末，谷歌推出了一个更新，允许我们编译自定义TensorFlow Lite模型。但仅限于TensorFlow Lite模型。...Raspberry Pi + Coral与其他人相比 为什么连接到Raspberry Pi时Coral看起来要慢得多？因为Raspberry Pi只有USB 2.0端口。

    1.7K20

    这位斯坦福PhD新生的论文被引数：接近4万

    2003 年，Pete 创建了一组包含 45 个图像处理过滤器，这些过滤器能够在 2003 年的笔记本电脑上以 30 fps 的速度检测视频内容中的特征。...Warden 曾表示：TinyML 的目标是在低于 1 mW 的功耗下运行，这是标准纽扣电池的运行功率。 2019 年 3 月，TensorFlow Lite 平台发布了嵌入式设备实验原型。...它只用 384KB 的 RAM 和 1MB 的闪存，运行 20KB 大小的语音识别机器学习模型。该处理器功率极低，在许多情况下功耗不到 1mW，可以使用小型纽扣电池运行很多天。...TensorFlow Lite Micro 在谷歌软件工程师 Advait Jain 和团队其他成员的带领下非常出色，在过去的几年里，使用量和员工数量持续增长，Pete 对它的未来非常乐观，Pete 表示将来会公布更多细节以及一些演示...在该课程中主要目标是嵌入式设备，例如 Arduino、Raspberry PI、Jetson 或 Edge TPU。

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    关于树莓派新系统二三事（Bullseye）

    libcamera-detect这个应用程序不是默认构建的，但如果用户在他们的 Pi 上安装了 TensorFlow Lite，就可以构建它。当检测到某些对象时，它会捕获 JPEG 图像。...此外，Raspberry Pi为这些传感器中的每一个都提供了一个调整文件，可以对其进行编辑以更改 Pi 硬件对从图像传感器接收到的原始图像执行的处理，包括颜色处理、噪声抑制量或控制算法的行为。...我们展示了如何使用强大的第三方图像处理库来增强相机应用程序，例如OpenCV和TensorFlow Lite。...64 位版本的 Raspberry Pi OS 完全支持它。 尽管如此，libcamera和 Raspberry Pi 的libcamera-apps 仍在开发中。...目前在libcamera 中不支持立体成像，但它在我们未来的开发计划中。

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