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  • Raspberry Pi4 単体で TensorFlow Lite はどれくらいの速度で動く?【2020年12月版】 - Qiita
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            stealthinu
            ラズパイ4でこんなに動くんだ。しかもTFLite2.2->2.4にするだけでこんなに高速化とは。たかだか半年でそこまで進歩とは。

            その他
            misshiki
            “モデルによって処理速度はまちまちですが、TensorFlow Liteを2.2→2.4に更新すれば全てのモデルで高速化(1.3~3.9倍速)されることがわかりました。とりわけ、XNNPACKの導入によりfloatモデルの処理速度が大きく改善”

            その他
            knok
            セグメンテーションみたいなピクセルレベルでも結構速度出るのね

              その他
              mapk0y
              Fasemesh などこんなに普通に機能するんだということに驚いた

              その他
              kndkndknd
              知見

              その他
              masalib
              技術の進化すげー「Appendix2.9 U^2-Net portrait drawing」がやってみたい

                その他

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                  Raspberry Pi4 単体で TensorFlow Lite はどれくらいの速度で動く?【2020年12月版】 - Qiita

                  1. はじめに 今から半年前の2020年6月、ラズパイ4上でTensorFlow Liteを使った様々なAI認識アプリを動...1. はじめに 今から半年前の2020年6月、ラズパイ4上でTensorFlow Liteを使った様々なAI認識アプリを動かしてみて、その動作速度をまとめました。 当時のTensorFlowはバージョン2.2でしたが、現在は 2.4(rc4) へと進んでいます。進化が極めて速いDeepLearningの世界において、この半年間でTensorFlow Liteはどう変化したでしょうか。もし「手持ちのアプリは何も変えてないのに、TensorFlow Liteを新しくするだけでめっちゃ速く動くようになったぜ」というのだと嬉しいですよね。記事では、前回計測に用いたアプリを再び最新版のTensorFlow Lite環境で動かしてみて、この半年間で動作速度にどれくらい変化があったのかを比較検証していきます。 1.1 速度評価の観点 速度計測を行うにあたって、まず前回同様に 1)演算精度をfp32か

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