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Vidéo 66 : Accélérer TensorFlow Lite pour la détection d’objets

Découvrez comment améliorer les performances de TensorFlow Lite sur votre Raspberry Pi en ajustant l’allocation de mémoire GPU, en gérant la température et en mettant à jour le firmware.

  1. Introduction à la série de tutoriels sponsorisée par SunFounder.

  2. Explication de la nécessité d’optimiser les performances de TensorFlow Lite en raison de la baisse des taux d’images.

  3. Ajustement de l’allocation de mémoire GPU pour améliorer les performances de traitement graphique.

  4. Surveillance de la température du Raspberry Pi pour éviter la limitation thermique et maintenir des performances optimales.

  5. Mise à jour du firmware du Raspberry Pi pour gérer la température de manière plus efficace.

  6. Exécution de TensorFlow Lite pour la détection d’objets et obtention d’une augmentation significative du taux d’images.

Vidéo