前回の記事でDevBoard上でOpenCVを動かせるようになりました。PoseNet】」を参照して環境構築を行いました。インストールしてください。オプションに整数値を入れてください。対応する数値になります。専用カメラは入手していないため、動作確認は出来ていません。オプションに映像ファイルのパスを入れてください。45.57FrameIOとFPSを見るとラズパイ3とJetsonNanoの中間の値になっています。基本スペックからしてもだいたい予想通りの結果です。TPUとCPU間の接続バスの違いなのか、推論時間に関してはDevBoardが一番早いです。TPUでの処理を行ってみました。v2のモデルをロードして推論しました。今回はシリアルで処理を行い、それぞれの推論時間と1フレームあたりの処理時間を計測しました。Hubを繋いで、そこにUSBカメラとEdgeTPUをつなぎました。その上で内蔵TPUにPoseNet、EdgeTPUにSSDを割り当てました。0.5秒程度遅延あり推論時間はPoseNet、SSDそれぞれ大きく違いはありません。DevBoardのほうがPoseNetは若干早く、SSDの方は遅いようです。これはTPUの接続方式の違いによるものと思われます。Hub経由のUSB接続はJetsonNanoより若干遅いようです。あと解像度が1280x720の場合、実際の動きに対して画面に描画されている映像には遅延が発生していました。本体性能に依存しているようで、DevBoardの遅延がかなり目立ちました。【最後に】DevBoardをセットアップから実行まで一通り使ってみました。率直な感想はコスパ悪いなと言う感想です。LinuxというDebianベースの独自のディストリビューションを使っているため、ビルド済みのバイナリモジュールも少なくセットアップには手間がかかります。最近は結構充実してきましたが、以前のラズパイを思い出します。やって手間ひまかけて環境を構築したのに、値段の割にはいまいちパフォーマンスが出ないのが少し残念なところです。明確な目的があり、TPUで実装できることがわかっているのであればDevBoardを使うのもありかと思いますが、現時点では、わざわざこれを選択するメリットは無いかなという印象です。いえ選択肢が増えたという点では良かったかなと思います。requestStockLike6@rhene製造業向けに機械学習やAIを適用すべく勉強しています。ラズパイやJetsonなどのエッジデバイスを使ってなにかしたいと思っています。upLoginユーザーは見つかりませんでした。