珊瑚边缘TPU分类坐标
是指在珊瑚边缘设备上使用TPU（Tensor Processing Unit）进行图像分类，并输出物体的坐标信息。
TPU是谷歌开发的专用硬件加速器，用于进行机器学习和人工智能任务。它具有高度并行的架构，能够快速处理大量数据，并提供高性能的计算能力。TPU在云计算领域具有很大的优势，能够加速深度学习模型的训练和推理过程。
珊瑚边缘是谷歌推出的一款边缘计算设备，专门用于在物联网设备上进行机器学习和人工智能任务。它具有小巧的体积和低功耗的特点，适用于在边缘环境中进行实时的图像处理和分析。
珊瑚边缘TPU分类坐标的应用场景非常广泛。例如，在智能摄像头中，可以利用珊瑚边缘TPU对摄像头捕捉到的图像进行实时的物体分类和坐标定位，从而实现智能监控和安防功能。在无人驾驶领域，珊瑚边缘TPU可以用于识别道路上的交通标志和行人，并输出其准确的位置信息，以提供给自动驾驶系统做出相应的决策。
腾讯云提供了一系列与边缘计算和人工智能相关的产品，可以与珊瑚边缘TPU结合使用。例如，腾讯云的边缘计算服务可以帮助用户在离用户更近的地方部署应用程序，提高响应速度和用户体验。此外，腾讯云还提供了人工智能服务，如图像识别、物体检测等，可以与珊瑚边缘TPU一起使用，实现更加智能化的边缘计算应用。
更多关于腾讯云边缘计算和人工智能相关产品的信息，可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
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1回答
我正在使用Raspberry pi 4，model B，coral edge TPU运行我的对象分类。我正在使用此命令对图像进行分类。‘model.classify_with_image(frame, threshold=args[“confidence”])’ 它工作得很好，但是它不能给我坐标，比如 ‘model.detect_with_image()’ 有没有办法让我得到坐标？
浏览 14提问于2020-06-22得票数 0
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想去与珊瑚边缘TPU开发板。但是想知道Coral Edge TPU开发板是否支持AT + STA双模？
问候你，Prashant
浏览 0提问于2020-06-16得票数 0
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我从Custom Vision下载了一个tensorflow模型，并希望在珊瑚tpu上运行它。你可以在这里看到代码：当我尝试为边缘tpu编译它时，我得到了以下结果： INFO: Initialized
浏览 3提问于2019-08-11得票数 2
我买了一个珊瑚边缘TPU，我的覆盆子Pi使用TensorFlow Lite。这里的例子使用了他们自己的框架。设计用于推理的Colar Edge TPU。没有FP32或FP16操作单元。而提供者的图书馆也没有它。所以我想做什么是不可能的。
而Tensorflow核心库也不支持这个设备。
浏览 9提问于2020-02-17得票数 1
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用于BasicEngine状态的珊瑚文档：model must be compiled for the Edge TPU; otherwise, it simply executes on the host我尝试运行转换为tflite的Keras，并且故意不为边缘-tpu编译，但得到了以下错误 File "estimate.py",
浏览 1提问于2019-06-27得票数 1
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事实上，这些模型已经为Edge TPU编译好了，但我正在尝试将这两种模型结合起来。我是做错了什么，还是组合边缘TPU模型不受支持？coco_quant_postprocess_edgetpu.tflite \Edge TPUInvalid model: mobilenet_ssd_v2_coco_quant_postprocess_edgetpu.tflite
Model already compiled
浏览 3提问于2019-10-21得票数 0
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它的工作很好的窗口，但我想使用这种模式谷歌珊瑚边缘TPU。如何将冻结的模型转换为edgetpu.tflite量化模型？
浏览 2提问于2020-06-24得票数 0
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我试图评估一个Raspberry Pi性能与谷歌Google设备，但没有它的图像分类任务上的视频文件。我已经设法使用边缘TPU USB设备来评估性能。代码来运行推断时，它会给我一个错误，告诉我我需要插件这个设备：具体而言，我所做的是使用珊瑚设备对视频进行推理pycoral.utils.edgetpu import make_interpreter
from utils import visualization
浏览 4提问于2021-07-16得票数 0
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我有一个'mobilenet_v2_1.0_224_quant_edgetpu.tflite‘模型，我想运行与谷歌珊瑚边缘TPU。当我试图运行模型时，它失败了。我使用的是一个标准的树莓派V2相机。可能的原因是什么(内存不足、TPU损坏、模型准备不当)？怎样才能知道边缘TPU是否正常工作？我怎么才能修复它？
浏览 0提问于2020-06-19得票数 0
我让它工作，它运行良好，使用上述模型对图像或视频流进行分类。
我现在正试图使用它来定制一个模型，该模型将用于对象检测，并制作包围框。
浏览 1提问于2020-05-18得票数 0
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我对张量流/边缘TPU的使用非常陌生。虽然我使用classify_image.py脚本运行图像分类，但它在Edge TPU USB模块上的性能非常差，因为它总是加载模型并重新启动设备(您可以看到Win10设备管理器在每次运行脚本时都会重新安装它有没有办法运行python脚本，将图像与USB加密狗中最后加载的模型进行分类，从而避免3-5秒的设备配置时间？
浏览 0提问于2020-03-02得票数 0
我买了一个google Coral板()。这是一个令人惊奇的设备，我想把它包括在机器人项目中。然而:我在想，如果它不能连接到墙壁插座上，我应该如何给它供电。我想到了以下几种选择：(预先谢谢:)
浏览 0提问于2020-04-11得票数 1
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在珊瑚上编译嵌入式提取器时出错--input_arrays=input \Edge TPU模型编译器上传
我得到了文件mobilenet_v1_embedding_extractor.tflite并将其上传到Edge TPU Model Compiler中。
浏览 0提问于2019-05-02得票数 0
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我想通过对珊瑚边缘tpu的量化感知训练来训练我自己的数据集的ssd_mobilenet_v1。
浏览 2提问于2019-11-05得票数 0
我有Coral AI usb TPU，我成功地运行了入门示例，部署了已经编译/训练过的示例模型(图像分类)，并在TPU上运行了一个鹦鹉图像推理：
python3 examples/classify_image.py如果我的理解是正确的，那么示例mobilenet_v2_1.0_224_inat_bird_quant_edgetpu.tflite是一个包含those模型的文件，该模型是量化的，并为edge tpu编译我所能找到的只有以下文件：，特别是mobilenet_v2_1.0_224_inat_bi
浏览 14提问于2022-04-28得票数 0
我在试着安装和测试我的珊瑚边缘TPU。我按照这里的说明：
第一步是从珊瑚网站安装驱动程序，但我得到以下错误。我尝试过使用和不使用admin运行，并再次卸载和安装，但我也会遇到同样的错误。
浏览 4提问于2021-01-07得票数 0
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2回答
我们测试了云AutoML视觉产品，结果是惊人的96%的准确性。到目前为止，我们所做的是:上传有标签的数据集，训练，评估，这样我们就有了一个模型。
浏览 2提问于2019-02-20得票数 2
tf.lite.Interpreter(model_content=tflite_model) 如果上述步骤是正确的，那么请建议我在珊瑚边缘TPU USB加速器中运行这个tflite文件。
浏览 7提问于2019-11-04得票数 0
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1回答
我想要检测图片中的拼图，获得边界框，然后执行图像处理，如边缘检测和识别边界框内拼图的颜色。对于对象检测，我使用带有cutom模型的。到目前为止，我已经能够重新训练一个基于的模型，它可以返回正确的边界框，但几乎不能正确地对对象进行分类，所有内容都可以归类为pyraminx (参见，或)。我的数据集由背景噪声最小的彩色人脸组成。我还尝试在检测到的边缘的二值图像上重新训练上述模型，因为我只需要面部周围的边界框，而不关心颜色，但这是非常不成功的，没有检测到任何东西。
所以我的问题是数据集应该是什么样子的？它应该看起来像、或。
浏览 0提问于2021-02-12得票数 0
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