Hello 大家好 我們是台灣的團隊DT42
前幾天我們推出新的project - BerryNet
可以讓物體辨識演算法 (Deep learning) 跑在 RPi 3上,我們希望以後任何家電只要連上一顆RPi3 就能變成智慧家電
BerryNet 也很幸運地上了 Product Hunt 和 Hacker News 首頁
我們相信台灣團隊的技術也能登上國際舞台!如果覺得我們project有趣的話,也可以給我們一顆星
<3
歡迎大家有任何意見都提出來與我們討論!
The project is licensed in GPL because we believe that deep learning and AI will be democratized for everyone, every device in the future.
Product Hunt :
https://www.producthunt.com/posts/berrynet
Github:
https://github.com/DT42/BerryNet
Steve Yeh
2017-05-02 19:02:59
你好,有執行速度的相關資料可以參考嗎?比如說,影像多大張,每秒可以處理幾張?
Wei Ning Lu
2017-05-02 19:09:27
謝謝你的詢問
According to the test, the classification with GoogLeNet takes ~1s and Inception v3 takes ~ 3s per frame. The detection with TinyYOLO takes ~3s per frame; not perfect yet, but good enough to detect the dog moving in the office
:)
.
林廷恩
2017-05-02 20:41:19
James Liu
2017-05-02 21:55:30
Wei Ning Lu
2017-05-03 00:06:10
賴建宏
2017-05-03 07:18:47
我之前試的是在Banana Pi Ubuntu下安裝Tensorflow,不過在Bazel後就不太靈
你這個是要否GPU?支援yemalloc嗎?
羅介良
2017-05-03 13:57:34