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2020年4月19日 (日)

microSDカードを購入

32GBを3枚、16GBを1枚購入です。

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……って、そんなに買ってどうするのか!?と問われそうですが、理由はこちら。

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はい、もはや一家に一台、Raspberry Piです。

いや、余計なのが混じってますが……実際に使うのは、右側の2つだけです。Raspberry Pi 3B+とRaspberry Pi 4 (4GB)。

実は会社で、Raspberry Piを使っていろいろとやってるんです。何をやっているかは具体的には言えませんが、簡単に言えば画像認識を使った不良品チェック的なやつです。

そういうものを構築してたら、いろいろと実験したくなりまして……

今、テストしてみたいのはこちら。

 Raspberry PiでPINTOさん謹製「TensorFlowLite-bin」を使ってお手軽に爆速エッジコンピューティング - Qiita

はい、物体検出なわけですが、これを高速に動かすための記事が上のリンクです。

Raspberry Pi 3、4あたりでこれだけ高速に動かせれば……当然、いろいろと使い道があります。

といっても、これを独自データで使うための方法を探さなきゃいけませんが……まあ、それはおいおい。

IoTやらAIやらで、実はRaspberry Piの注目度が上がりつつあります。あれで動けば、大抵のIoT機器では動きますからね。というわけで、Raspberry Piでの環境構築なんてものをやってるわけです。

で、一度作った環境を、せっせとコピーしてあちこちに配布できるようにしてます。

このため、SDカードが必要なわけです。

ところで、32GBはともかく、16GBは何のため!?

実は、32GB SDカードで環境を構築して配布すると、相手が同じ32GBのSDカードでもビミョーに容量が足りない場合があってですね……

ところが、16GBで構築しておけば、容量不足のためコピーできないという事態は回避できます。それで一枚だけ、16GBのカードを入手したわけです。

なお、Raspberry Piのイメージを圧縮する方法はあるにはありますが……

Raspberry Piのimgファイルを縮小してマイクロSDカードに書き込む | ものづくりエクスペリメント

ちょっと手間がかかります。16GBで作ったRaspberry Pi環境なら、Raspberry Pi上の「SD Card Copier」という標準アプリを使って直接コピーできます。

さて、上のリンク先にある物体検出は、RaspbianよりUbuntuの方が高速なようです。

そういえば、Raspberry Pi版のUbuntuなんて環境を作ったことがないなぁ……と思って、早速作ろうかと思ってます。

このところ封印していたRaspberry Pi熱ですが、私の中で再び上昇中です。


【国内正規代理店品】Raspberry Pi4 ModelB 4GB ラズベリーパイ4 技適対応品

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コメント

2月にからあげさんおよびPINTOさんとお会いしたことで私も奮起し、Pi3とZero WをIoTデバイスとして運用開始しました。
残っているPi4で機械学習の勉強を進めています。

> mo256manさん

「arkouji」改め「ディープタイピング」です。

なんと、まさにRaspberry piでいつもお世話になっている方々じゃないですか。特にからあげさんは、Raspberry PiとJetson nanoのセットアップ時のTensorFlowとOpenCVを入れる際には、とても楽になるスクリプトを提供していらっしゃるお陰で、かなり助かりました。直接お会いする機会があったとは、羨ましい限りです。

実は、Raspberry Piを会社での教育用ツールとして使おうとも考えてます。たくさん購入し、Python+機械学習+電子工作を一気に学んでもらおうと画策中です。果たして、上手くいくのか……

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