NanoにニューラルネットワークのフレームワークであるDarknetをインストールして、物体検出モデルのYOLOv3が動作する環境を構築しました。ボクの実力ではもうできないと思ってました。Nano,DeepstreamでYolov3-tinyを動かし駐車禁止を検出してみます。クラスが1つということもあり、うまく検出できたと思います。YOLOv3を試してみました。Nano,DeepstreamでYolov3-tinyを動かし駐車禁止を検出してみます。クラスが1つということもあり、うまく検出できたと思います。一通りの手順を経験して、思ったより簡単にできることがわかりました。プロジェクトの中にサンプル画像が入っているのでそれを使って判定してみる。weightsをダウンロードして下さい。1应该也是可以的,方法也很相似。weightsをダウンロードして下さい。Nanoの性能表記に誤記があったため修正しています。最近組み込みデバイス(以下エッジと表現)で画像認識や音声認識、センサ情報の処理といったディープラーニングを利用した処理を実行することが容易になっている。YOLOv3を試してみました。PiカメラモジュールV2の場合、下記のコマンドでリアルタイム認識デモを動かす事ができました。Zavierにインストールしたopenframeworksでyoloを実行させているところです。その間にjetson-tx1と言う、一昔前のgpu付きのパソコンが、pi並みに小型化されたすんごいボードを手に入れました。Nanoが届いたので、僕でも知ってる超有名シリーズ「darknet」入れて「nightmare」「yolo」あたりを動かしてみたいと思います。下げて17FPSでした。認識率がいまいちな気がします。yolov3和csi摄像头的项目中。Piとの一番の違いは、GPU対応で、Darknet・AlexeyABをシングルボードコンピューターにインストール出来ることが、大きな魅力となります。動かして試してみたんだけど、ちゃんとGPU使ってくれているみたいです。あと、raspi-cameraつなげたから、カメラ番号をオプションで渡す必要が出てしまいました。1」ってのが、カメラ番号です。YOLOv3-tinyを学習させてみます。Colaboratoryを使用します。初回(3回記事です)はColaboratoryの準備、アノテーションツールVOTTのインストール、学習データの準備、アノテーションまでを行います。ボクの実力ではもうできないと思ってました。Nanoでカメラと共に使うならTinyモデルの方です。ダメ元でやってみる用にYOLOv3、YOLOv3-SPPも念のため落としておきましょう。Zavierにインストールしたopenframeworksでyoloを実行させているところです。今回は発売間もないザビエルを手に入れたので、簡単なテストやインストール結果などを書くことにします。無いので開封の儀は、止めておきます。NanoにニューラルネットワークのフレームワークであるDarknetをインストールして、物体検出モデルのYOLOv3が動作する環境を構築しました。さんが、下記のブログ記事でまた何やら面白そうなものを紹介なさっていました。V3がリリースされたようなので、早速試してみました。