====== Coral USB Accelerator ====== **{{tagpage>skeleton camera3D|Les pages sur les caméras 3D et la détection de squelette}}** **[[http://translate.google.com/translate?hl=&sl=auto&tl=en&u=https%3A%2F%2Fressources.labomedia.org%2Fcoral_usb_accelerator|English Version]]** {{ :media_15:edge-tpu-usb-accelerator-and-pi.jpg?200 |}} {{ :media_15:img_0005.jpg?600 |}} =====Ressources===== * **[[https://coral.ai/docs/accelerator/get-started/|La documentation @ coral.ai]]** The Coral USB Accelerator is a USB device that provides an Edge TPU as a coprocessor for your computer. * **[[https://fr.wikipedia.org/wiki/Tensor_Processing_Unit|Tensor Processing Unit]]** @ fr.wikipedia.org Un Tensor Processing Unit (TPU, unité de traitement de tenseur) est un circuit intégré spécifique pour une application (ASIC), développé par Google spécifiquement pour accélérer les systèmes d'intelligence artificielle par réseaux de neurones. Les TPU ont été annoncés en 2016 au Google I/O, lorsque la société a déclaré les utiliser dans leurs centres de données depuis plus d'un an. La puce a été conçue spécialement pour TensorFlow, une bibliothèque logicielle mathématique qui est utilisée pour l'apprentissage automatique dans des applications telles que les réseaux de neurones1. Cependant, Google utilise toujours les CPU et GPU pour d'autres types d'apprentissage automatique. * **[[https://en.wikipedia.org/wiki/Tensor_Processing_Unit|Tensor Processing Unit]]** @ en.wikipedia.org plus complète. In July 2018, the Edge TPU was announced. Edge TPU is Google's purpose-built ASIC chip designed to run TensorFlow Lite machine learning (ML) models on small client computing devices such as smartphones known as edge computing. * https://www.tensorflow.org/lite/guide/python ===== Installation sur Debian 11 Bullseye ===== * https://coral.ai/docs/accelerator/get-started/#runtime-on-linux ====Ancienne API python==== **Ne pas installer libedgetpu1-legacy-std ni libedgetpu1-legacy-max qui overclock le Coral, ça désinstalle pycoral pour python3-edgetpu, et c'est pour l'ancienne API** ====Nouvelle API python==== Ne pas utiliser install_requirements.sh qui installe numpy des dépôts, numpy doit être instalé avec pip, pour pouvoir choisir la version. echo "deb https://packages.cloud.google.com/apt coral-edgetpu-stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/coral-edgetpu.list sudo apt install curl curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add - sudo apt update sudo apt install python3-tflite-runtime edgetpu-compiler gasket-dkms sudo apt install python3-pycoral libedgetpu1-std sudo apt install python3-pip python3 -m pip install numpy --user ====Pour les exemples de posenet==== sudo apt install gstreamer1.0-plugins-bad gstreamer1.0-plugins-good python3-gst-1.0 python3-gi gobject-introspection gir1.2-gtk-3.0 python3 -m pip install pyFluidSynth svgwrite --user sudo usermod -aG plugdev $USER sudo reboot now python3 pose_camera.py =====Test des exemples de posenet===== * **[[https://github.com/google-coral/project-posenet| google-coral project-posenet]]** **pose_camera.py en résolution 640x480** {{ :media_15:posenet_coral_1.png?400 |}} **Notez le FPS à 30 !** =====Test avec capteur RealSense===== * **[[posenet|]]** {{tag>ia python sb tensorflow coral camera3D}}