Évaluation des performances de classification et de localisation multi-objets par intelligence artificielle sur Raspberry Pi exécutant l'apprentissage profond avec un Raspicam

Évaluation des performances d’un Raspberry Pi exécutant Mobilenet, un modèle de deep learning, avec une résolution réduite de 640x480 via la caméra raspicam, pour détecter 10 catégories/classes pré-entraînées : oiseau, vache, chat, chien, mouton, cheval, personne, plante en pot, écran de télévision et chaise.

Les résultats montrent une classification et une localisation multi-objets dans une scène complexe en moins de 80 ms sur un ordinateur monocarte Raspberry Pi.

Coût matériel : <150 USD.

Coût temporel : Beaucoup de plaisir et de persévérance.