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imagenet-classification-for-raspi

README.md

ImageNet Classification for Raspberry Pi

※このサンプルアプリケーションはActcastOS 3 に対応しています

概要

Raspberry Pi 上で動く ImageNet Classification のサンプルアプリです。

前提

ビルド方法

make

make により、以下のファイルが生成されます。

  • include/model.h
  • app/libmodel.so
  • app/model.py

Actsim での動作確認

準備

actdk に確認用 Raspberry Pi を登録します。

actdk remote add <IDENTIFIER_YOU_LIKE>@<REMOTE>

actdk run

actdk run により Actsim 上でアプリケーションの動作確認をすることができます。停止させるには Ctrl + C を押します。

actdk run -a <IDENTIFIER_YOU_LIKE>

Actcast Agent での動作確認

まずActcast に新規アプリケーションを作成します。

.actdk/setting.json の app_server_id を、先程作成したアプリケーションの ID に変更します。

アプリケーションをアップロードし、実機にインストールします。

設定項目

  • display: HDMIディスプレイへ撮影画像と分類結果top-10の描画を行う。
  • threshold: 確度がこの閾値を越えたら通知を行う。
  • use_usb_camera: Raspberry Pi Camera の代わりにUSBカメラを使用する場合は true にする。