GEE_光解析_画像検査装置_公式
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GEE_光解析_画像検査装置_公式
@brdf_gee
BSDF測定と光学受託解析 🐈⬛画像検査装置の開発販売🐈⬛光学研究のオールラウンダー🎾

読者モニターに応募してみた 速読得意なので1冊1時間以内で読みこなす 毎週3冊ペース


母校の博士論文はLLMに飲ませればいいんじゃないかな 苦労して書いたのに 思い出の作文じゃ 資産にならない RAGにして活用すべきだろう 母校で提案してみるかな

LINEヤフー川辺健太郎氏、AI従業員と新たな起業 「人間中心は非効率」 nikkei.com/article/DGXZQO…

ラズパイの AI Kit、 Hailo-8L って結局なに? 簡単に言うと "AI推論に特化した専用チップ" を M.2スロットに挿す形で増設する 小さなアクセラレータです。 🟢 ① CPUとの違い: 推論を専用回路で 普通の Pi 5 の CPU で物体検出をやると モデルにもよりますが 1枚あたり数百ミリ秒〜秒のオーダー。 Hailo-8L は INT8 量子化された推論を 専用ハードウェアで一気に処理して、 カメラ映像でほぼリアルタイム(30fps級)まで 引き上げてくれます。 🟢 ② 性能の目安: 13 TOPS / 約2W TOPS は1秒間に何兆回演算できるかの指標。 13 TOPS は "Pi 5 CPUだけで頑張る" と比べ 数倍以上の推論スピードに化ける感覚。 それでいて消費電力は約 2W。 "小さい・軽い・冷えやすい" のが このシリーズの強みです。 🟢 ③ 使い方: モデルを hef 形式に変換して読み込む 普通に PyTorch / TensorFlow で学習したモデルを Hailo Dataflow Compiler で hef フォーマットに変換 → ロードして使います。 公式モデルZoo(YOLO系・ResNet・MobileNet 等)も豊富で "自分で学習しなくても、まず試す" が可能です。 🟢 ④ 制約として知っておくこと Pi 4 / Pi 3 / PiCar 系には載りません (PCIe 非対応のため、物理的に挿せない)。 Hailo-8L 上でモデル学習はできない(推論専用)。 INT8 量子化前提なので 精度をギリギリ詰めたい研究用途には向きません。 "AIが遠くのクラウドで動いている" 時代から ラズパイの上で物体検出が 現実的に動く時代に変わってきています📷 皆さんは AI Kit、 何を動かしてみたいですか? #RaspberryPi #エッジAI


アマゾンではよく分からないかも知れませんが、3冊を本棚に並べたときの色合いにもご注目ください (^o^)/




