Raspberry pi 基于树莓pi的图像分割

我一直在尝试用树莓Pi进行图像分割。我搜索了不同的预训练模型来执行它，发现tensorflow lite，它有一个deeplab模型，它的尺寸非常小（2.7 Mb），可以用于物联网设备。但在我的例子中，我有一个自定义数据集，我需要在我的数据集上训练模型（即使用自定义数据集训练deeplab）。我的问题是raspberry Pi的RAM和存储空间较少（相对而言）。所以，如果我用自定义数据集训练deeplab，我可以在raspberry Pi上运行它吗。如果是这样的话，有关于它的教程或研究论文吗？

您可以使用培训脚本。从

model/research/deeplab

克隆并运行

model.py

我不会用覆盆子皮训练模型，因为它太慢了。更好的方法是在PC上对其进行训练（可能有GPU支持），然后将模型导出到Raspberry Pi。

您可以使用训练脚本。从

model/research/deeplab

克隆并运行

model.py

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我不会用覆盆子皮训练模型，因为它太慢了。更好的方法是在PC上训练它（可能有GPU支持），然后将模型导出到Raspberry Pi。

它在Raspberry Pi中实时预测吗？这取决于输入图像（大小、通道）、图形大小等。您必须尝试。也许你可以使用原始模型，并在Raspberry Pi上进行测试。您可以添加某种加速器设备（即Edge TPU U U盘）来加速分类。它是否可以在raspberry pi中实时预测？这取决于您的输入图像（大小、通道）、图形大小等。您必须尝试。也许你可以使用原始模型，并在Raspberry Pi上进行测试。您可以添加某种加速器设备（即Edge TPU U U盘）来加速分类。