文件名称：coral-pi-rest-server：改为使用
文件大小：7.73MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-26 16:56:30
raspberry-pi tensorflow tensorflow-lite RaspberryPiJupyterNotebook
珊瑚皮休息服务器 使用tensorflow-lite深度学习模型执行推理，并在树莓派或linux / mac上运行的Coral USB加速器提供硬件加速。 这些模型通过REST API公开，允许通过网络进行推理。 要使用默认模型运行该应用程序： $ python3 coral-app.py --models-directory ~/my/dir 然后使用curl查询： curl -X POST -F image=@images/test-image3.jpg 'http://localhost:5000/v1/vision/detection' {'predictions': [{'con
【文件预览】：
coral-pi-rest-server-master
----helpers.py(883B)
----coral-app-usage.ipynb(1.19MB)
----images()
--------face.jpg(147KB)
--------test-image3.jpg(202KB)
--------people_car.jpg(109KB)
--------pi-zero.jpg(2.02MB)
--------pi4.jpg(1.65MB)
--------my_setup.png(2.74MB)
----requirements.txt(21B)
----LICENSE(1KB)
----coral.service(310B)
----README.md(7KB)
----.gitignore(453B)
----coral-app.py(3KB)