Raspberry Pi で DNN (Deep Neural Network) : ディープラーニング

Raspberry Pi で DNN (Deep Neural Network)

作成: 2021-04-14
更新: 2021-05-29

プロジェクト「目標物体に自律到達」
- 研究分野の押さえ
- 参考プログラム
  - Tensorflow-YOLOv3/detect.py
  - daiarg detect.py
- 作業ステップ
  1. Target Tracking (目標物を視野の中心に捉える)
  2. Target Reach (目標物体に到達する)
- 考察──システムの限界について
ハードウェア
- Raspberry Pi
  - 3 Model B
  - Raspberry Pi OS
- カメラ (RaspberryPi カメラモジュール)
- 超音波距離センサー HC-SR04
- GoPiGo
- PC
  - X Window システム
プログラミング言語
- Python
- 仮想環境
- Python 拡張モジュール (「ライブラリ」)
DNN モデル
- tiny YOLO /Tensorflow-YOLOv3
  - Object category (検出対象リスト)
  - yolov3-tiny.weights
  - python : 3.7.3
  - numpy : 1.16.2
  - h5py : 2.10.0
  - TensorFlow : 1.14.0