.. note::

    こんにちは、SunFounderのRaspberry Pi & Arduino & ESP32愛好家コミュニティへようこそ！Facebook上でRaspberry Pi、Arduino、ESP32についてもっと深く掘り下げ、他の愛好家と交流しましょう。

    **参加する理由は？**

    - **エキスパートサポート**：コミュニティやチームの助けを借りて、販売後の問題や技術的な課題を解決します。
    - **学び＆共有**：ヒントやチュートリアルを交換してスキルを向上させましょう。
    - **独占的なプレビュー**：新製品の発表や先行プレビューに早期アクセスしましょう。
    - **特別割引**：最新製品の独占割引をお楽しみください。
    - **祭りのプロモーションとギフト**：ギフトや祝日のプロモーションに参加しましょう。

    👉 私たちと一緒に探索し、創造する準備はできていますか？[|link_sf_facebook|]をクリックして今すぐ参加しましょう！

ビデオ 66: TensorFlow Liteの物体検出の速度向上
=======================================================================================

Raspberry Pi上でTensorFlow Liteのパフォーマンスを向上させる方法を学びます。GPUメモリの割り当て、温度管理、ファームウェアの更新などを調整します。

1. SunFounderがスポンサーを務めるチュートリアルシリーズの紹介。
2. フレームレートの低下によるTensorFlow Liteパフォーマンスの最適化の必要性の説明。
3. グラフィックス処理性能の向上のためのGPUメモリの割り当ての調整。
4. Raspberry Piの温度を監視して、スロットリングを防止し、最適なパフォーマンスを維持します。
5. Raspberry Piのファームウェアを更新して、温度管理をより効率的に行います。
6. 物体検出のためにTensorFlow Liteを実行し、フレームレートを大幅に向上させます。

**ビデオ**

.. raw:: html

    <iframe width="100%" 
    style="aspect-ratio: 16/9; max-width: 100%;"
    src="https://www.youtube.com/embed/PcHMfySIzRQ?si=jG16IjT00rej_1wz" 
    title="YouTube video player" 
    frameborder="0" 
    allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" 
    allowfullscreen>
    </iframe>