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Video 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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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