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。

2020/12/15 リンク

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”

2020/12/14 リンク

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

2020/12/14 リンク

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

2020/12/14 リンク

kndkndknd 知見

2020/12/13 リンク

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

2020/12/13 リンク

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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

Raspberry Pi4 単体で TensorFlow Lite はどれくらいの速度で動く？【2020年12月版】RaspberryPiTensorf... Raspberry Pi4 単体で TensorFlow Lite はどれくらいの速度で動く？【2020年12月版】RaspberryPiTensorflowLitexnnpack 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。本記事では、前回計測に用いたアプリを再び最新版のTensorFlow Lite環