Object detection with deep learning and OpenCV - PyImageSearch
In the first part of today’s post on object detection using deep learning we’ll discuss Single Shot Detectors and MobileNets. When combined together these methods can be used for super fast, real-time object detection on resource constrained devices (including the Raspberry Pi, smartphones, etc.) From there we’ll discover how to use OpenCV’s dnn module to load a pre-trained object detection networ
brain of mat kelcey...
counting bees the first thing i thought when we setup our bee hive was "i wonder how you could count the number of bees coming and going?" after a little research i discovered it seems noone has a good non intrusive system for doing it yet. it can apparently be useful for all sorts of hive health checking. the first thing to do was collect some sample data. a raspberry pi, a standard pi camera and
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kaggle TensorFlow Speech Recognition Challengeの上位者のアプローチを紹介する（前編） - Qiita
kaggle TensorFlow Speech Recognition Challengeの上位者のアプローチを紹介する（前編）DeepLearning音声認識データサイエンスKaggleSpeechRecognition INTRODUCTION 今更ながらこちらのkaggleのコンペの上位者のアプローチを紹介します。 TensorFlow Speech Recognition Challenge tensorflowの名を冠していることから予想できるように、 google brainがorganizerです。 自分も一応は参加しておりました・・・。 長いので前編・後編に分けてポストいたします。 今回はコンペそのものと、アプローチの要素のうちタスク設計と特徴量について触れます。 このコンペについて コンペのタスクの内容 音声認識の中でも、いわゆる"keyword spotting" t
Raspberry PiのGPUで行列乗算(その1) - Qiita
追記: 2017/06/06 その後の成果 その後の私達の努力の結果、下記記事のコードよりさらに高速化されています。近日sgemmのコードを公開する予定です。 また以下の記事ではraspiのgpuを活用する事で画像認識等が速くなるはずだという事を言いましたが、その後以下のような成果が出ています。ConvolutionやActivation等もGPU上で実行するようにしています。 Object recognition camera with GoogLeNet, a 1000-class image classification model, running locally on #RaspberryPi 3 pic.twitter.com/WP99ePpfrM — 中村晃一 (@9_ties) 2017年4月29日 Raspberry Pi Zero version pic.twitter
TensorFlow Image Recognition on a Raspberry Pi
February 8th, 2017 Editor’s note: This post is part of our Trainspotting series, a deep dive into the visual and audio detection components of our Caltrain project. You can find the introduction to the series here. SVDS has previously used real-time, publicly available data to improve Caltrain arrival predictions. However, the station-arrival time data from Caltrain was not reliable enough to make
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