Використання Raspberry Pi для виявлення об’єктів у реальному часі Запуск YOLOv8 на Raspberry Pi продемонструє, як периферійні обчислення можуть надати потужні можливості штучного інтелекту компактним, енергоефективним пристроям. Це налаштування ідеально підходить для сценаріїв, коли низька затримка має вирішальне значення, або якщо ви віддаєте перевагу локальній обробці даних з міркувань конфіденційності.
Arduino добре працює для домашньої автоматизації, робототехніки та систем керування. Raspberry Pi, з іншого боку, найкраще підходить для великих проектів, які потребують кращої потужності обробки, як-от аналіз даних, ШІ, комп’ютерне бачення тощо.
Showstopper. Ви не можете навчити модель глибокого навчання на Raspberry Pi чи альтернативі. Ні, якщо ви не запланували навколосвітню подорож. У плат не вистачає комп’ютерної потужності для виконання величезної кількості додавання чисел з плаваючою комою, необхідних під час навчання.
Це достатньо потужності для легких одноцільових хобі-проектів, для яких Pi завжди створювався, але цього недостатньо, щоб зробити офісну роботу, пов’язану з веб-переглядачем, такою, що я почуваюся чутливою або плавною. Іноді це було близько.
Супутник, призначений для демонстрації технологій, випробував розгортання метрової надувної стріли для пасивної стабілізації положення. Raspberry Pi Zero використовувався як бортовий комп’ютер супутника, а модуль камери Raspberry Pi використовувався для фотографування розгортання стріли..