用树莓派4b构建深度学习应用

共14讲 bluefish  

本教程基于树莓派4B打造一个稳定的软硬件开发环境,再在其上构建AI应用。比如选择构建OpenCV 4.4,pyTorch 1.6和1.7,Tensorflow 2.1,然后在上面跑yolo v5应用,用intel NCS2加速等等…

1) 硬件篇

这篇我们先来选用一些必要的硬件设备,其中标明必备的,则是运行系统所要求的,型号规格尽量保持一致,可选的部分可根据实际AI应用选择即可。


2) 软件篇

这篇我们来搭建一下树莓派的系统,并安装一些必要的工具软件。


3) OpenCV篇

这一篇主要介绍一下最新版的 OpenCV 4.4 在树莓派上的编译,安装与使用。

标签: OpenCV

4) PyTorch篇

这篇我们进一步在树莓派上编译并安装 Pytorch 的最新版本。

标签: PyTorch

5) Tersorflow篇

这篇我们建立一下 tensorflow 和 keras 的开发环境。

标签: Tensorflow Keras

6) TensorFlow Lite篇

这篇我们部署一下专门为移动端和嵌入式设备而生的 TensorFlow Lite,并跑几个模型,测试一下纯树莓派上的极限帧率。

标签: Tensorflow

7) Codeless开发篇

这篇我们试着在这基础上,做一些有趣的AI应用,并赶一波时髦全程采用无代码开发。


8) Openvino篇

这一篇我们介绍一下在树莓派上部署 OpenVINO 神经棒,进一步提升AI的推理速度。

标签: OpenVINO

9) Yolo篇

这篇主要介绍 Tensorflow 和 Pytorch 两种主流框架的模型转换到 OpenVINO模型的方式。

标签: Yolo OpenVINO

10) Polipo篇

这篇介绍树莓派上VPN以外的外网访问方式。


11) ngrok篇

这篇使用ngrok做内网穿透,让我们能通过公网访问树莓派。

标签: Ngrok

12) 口罩篇

这一篇在 COVID-19 仍在全世界肆虐的当下,我们尝试用 AI 来做一个有趣的自动戴口罩应用。

标签: OpenCV CNN

13) 人脸修复篇

这一篇谈一下面部遮挡的情况下,怎么把人脸还原回来。

标签: SC-FEGAN

14) 素描线稿篇

这一篇来看一下最近抖音上看到一个批量提取线稿的视频,掌握其核心原理,我们用 OpenCV 就很容易实现一个更快速的方案。


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