{"id":804,"date":"2023-08-24T06:09:31","date_gmt":"2023-08-24T06:09:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dioda.ro\/blog\/?p=804"},"modified":"2023-08-24T06:39:41","modified_gmt":"2023-08-24T06:39:41","slug":"google-lanseaza-mediapipe-pentru-raspberry-pi-oferind-un-sdk-python-pentru-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dioda.ro\/blog\/electronica\/google-lanseaza-mediapipe-pentru-raspberry-pi-oferind-un-sdk-python-pentru-machine-learning\/","title":{"rendered":"Google lanseaz\u0103 MediaPipe pentru Raspberry Pi, oferind un SDK Python pentru Machine Learning"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a><\/h2>\n
\n

Exemplele includ clasificarea audio, text \u0219i imagini de pe dispozitiv, detectarea obiectelor, recunoa\u0219terea gesturilor \u0219i reperele faciale.<\/h2>\n<\/blockquote>\n

Google a anun\u021bat lansarea MediaPipe pentru Raspberry Pi, oferind un kit de dezvoltare software (SDK) bazat pe Python pentru sarcini de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103 (ML), complet cu exemple pentru clasificarea audio, clasificarea textului, recunoa\u0219terea gesturilor \u0219i multe altele.<\/p>\n

\u201e\u00cen luna mai, am lansat MediaPipe Solutions, un set de instrumente pentru solu\u021bii f\u0103r\u0103 cod \u0219i low-code pentru sarcini obi\u0219nuite de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103 pe dispozitiv, pentru Android, web \u0219i Python\u201d, scrie Paul Ruiz, inginer de rela\u021bii cu dezvoltatorii, de la Google. eliberarea.\u00a0\u201eAst\u0103zi suntem bucuro\u0219i s\u0103 anun\u021b\u0103m c\u0103 versiunea ini\u021bial\u0103 a SDK-ului iOS, plus o actualizare pentru SDK-ul Python pentru a suporta Raspberry Pi, sunt disponibile.\u201d<\/p>\n

\n
\n
\n
\n
\n
\"Platforma<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
Platforma ML pe dispozitiv MediaPipe de la Google accept\u0103 acum familia Raspberry Pi de computere cu o singur\u0103 plac\u0103, inclusiv Raspberry Pi 400. (\ud83d\udcf7: Gareth Halfacree)<\/div>\n<\/div>\n
<\/div>\n<\/div>\n

Solu\u021biile MediaPipe, prezentate pentru prima dat\u0103 sub form\u0103 de previzualizare \u00een decembrie anul trecut, \u00eenainte de a fi lansate corespunz\u0103tor la Google I\/O \u00een mai, este conceput\u0103 pentru a oferi dezvoltatorilor un avans \u00een activitatea de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103 pe dispozitiv.\u00a0\u00cen cea mai recent\u0103 actualizare, partea Python a platformei a c\u00e2\u0219tigat suport oficial pentru gama Raspberry Pi de computere cu o singur\u0103 plac\u0103 \u2013 de\u0219i performan\u021ba va varia de la dispozitiv la dispozitiv, performan\u021ba maxim\u0103 fiind atins\u0103 numai pe Raspberry Pi 4 \u0219i Raspberry Pi 400. modele.<\/p>\n

\u201ePe l\u00e2ng\u0103 configurarea hardware-ului Raspberry Pi cu o camer\u0103, pute\u021bi \u00eencepe prin a instala dependen\u021ba MediaPipe, \u00eempreun\u0103 cu OpenCV \u0219i NumPy dac\u0103 nu le ave\u021bi deja\u201d, ofer\u0103 Ruiz ca parte a unui ghid de pornire rapid\u0103 pentru utilizarea MediaPipe. pe un Raspberry Pi.\u00a0\u201eDe acolo pute\u021bi crea un nou fi\u0219ier Python \u0219i pute\u021bi ad\u0103uga importurile \u00een partea de sus. De asemenea, ve\u021bi dori s\u0103 v\u0103 asigura\u021bi c\u0103 ave\u021bi un model [ML] stocat local pe Raspberry Pi.\u201d<\/p>\n

\n
\n
\n
\n
\n
\"Exemplele<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
Exemplele publicate includ detectarea obiectelor (\u00een imagine), reperele faciale \u0219i clasificarea imaginilor, audio \u0219i text.\u00a0(\ud83d\udcf7: Google)<\/div>\n<\/div>\n
<\/div>\n<\/div>\n

La momentul redact\u0103rii acestui articol, Google a publicat exemple MediaPipe Python compatibile cu Raspberry Pi pentru clasificarea audio, reperarea facial\u0103, recunoa\u0219terea gesturilor, clasificarea imaginilor, detectarea obiectelor \u0219i clasificarea textului;\u00a0alte exemple scrise pentru lansarea Python generic\u0103 anterioar\u0103 nu au fost \u00eenc\u0103 marcate ca compatibile.<\/p>\n

Mai multe informa\u021bii despre MediaPipe sunt disponibile\u00a0pe pagina web a proiectului\u00a0<\/a>, cu exemplele publicate\u00a0pe GitHub\u00a0<\/a>sub licen\u021ba Apache 2.0 permisiv\u0103.<\/p>\n

Source: Google Launches MediaPipe for Raspberry Pi, Offering a Python SDK for Simplified On-Device ML <\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Exemplele includ clasificarea audio, text \u0219i imagini de pe dispozitiv, detectarea obiectelor, recunoa\u0219terea gesturilor \u0219i reperele faciale. Google a anun\u021bat lansarea MediaPipe pentru Raspberry Pi, oferind un kit de dezvoltare software (SDK) bazat pe Python pentru sarcini de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103 (ML), complet cu exemple pentru clasificarea audio, clasificarea textului, recunoa\u0219terea gesturilor \u0219i multe altele. \u201e\u00cen … Read more<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":805,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2}},"categories":[10],"tags":[37,38],"class_list":["post-804","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-electronica","tag-raspberry-pi-4","tag-rpi4"],"jetpack_publicize_connections":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/www.dioda.ro\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/image_6n8LjlD2nU.jpg","jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/p8WdYv-cY","jetpack_likes_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.dioda.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/804","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.dioda.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.dioda.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dioda.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dioda.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=804"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.dioda.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/804\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dioda.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/805"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.dioda.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=804"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dioda.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=804"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dioda.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=804"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}