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ノーベル賞
yagitsawa.github.io
物体検出で有名な Darknet が、NNPACKによりラズパイ3でもそれなりの速度で動くそうなので試してみました。 Darknet は非常に高速に物体検出ができるのですが、GPUやCUDNNのビルドオプションを利用しないとかなり重たくなるため、ラズパイで動かすのはあまり現実的ではありませんでした。 Darknet with NNPACKhttps://github.com/digitalbrain79/darknet-nnpack NNPACKにより最適化したバージョンのDarknetを公開されている方がいらっしゃったので、参考にさせていただきました。 Raspberry Pi 3 Model B今回使用したラズパイは 3 Model Bで、 OSは2018-03-13-raspbian-stretch-lite使いました。 準備としてgitとpip3をインストールしています。
以前 「ラズパイでdockerを試してみました」 ので、今回は Raspberry Pi 3 Model B のコンテナ内からBLEを使ってSensorTagにアクセスしてみたいと思います。 今回使用したOSイメージ 2017-04-10-raspbian-jessie-lite まずは更新しておきます。
Telegraf、Influxdb、Chronograf、Kapacitor で構成される InfluxData の時系列データプラットフォーム TICK Stack をラズパイ3にセットアップしてみようと思います。 docker と docker-compose をインストールdocker
ラズパイとカメラモジュールv2で、H.264エンコードRTSPストリーミングのIPカメラとして動かしてみました。 デバイス Raspberry Pi 3 Model B Raspberry Pi Camera Module v2 OSイメージOSは、Raspbian Jessie Lite を使いました。 2017-04-10-raspbian-jessie-lite まずは更新をしておきます。
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