我重新训练了RESNET50模型，以便在EDGE TPU上重新识别。但是，似乎无法将一批图像提取到EDGE_TPU。
我
我计划在EDGE TPU的量化模型中添加一些自定义运算符。运行EDGE TPU编译器时，如何包含该操作符并自行编
我相信可以将两个USB连接的Google Coral TPU相互配合使用（或至少并排运行，各自运行自己的推论）。
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我训练了用于对象检测的定制MobileNetV2 SSD模型。我保存了.pb文件，现在想将其转换为.tflite文件，以便与C
珊瑚板边缘tpu与伺服微型SG90相互作用时出现问题。我不认为问题出在代码中，因为我在reaspberry pi上进行
这些是解释器打印的输出细节
<pre><code>[{'name': 'BoxPredictor_0/BoxEncodingPredictor/BiasAdd', 'inde
我希望使用相对较大的模型（~300 MB Tflite），但我担心 Google Coral 由于其大小而可能不支持它。这就是我
我对一个项目的 google corral usb 加速器感兴趣
我查了一下，它说它支持 CNN 模型，但这是否包括一维 CNN
我正在尝试将 mobilenetv2(ssd_mobilenet_v2_fpnlite_320x320_coco17_tpu-8) 模型转换为 EdgeTPU 模型以进行对象检测。我
我有一个为 edgetpu 编译的 tf lite 模型。
我想通过执行类似于 <a href="https://stackoverflow.com/a/59566157/1989
我正在尝试为 Coral USB 重新训练自定义对象检测器模型，并按照这些链接中的珊瑚 AI 教程进行操作； <a h
我是堆栈溢出的新手，我在 Google 珊瑚开发板上的项目需要帮助。我想知道如何让电路板在给定的时间内
我在将 SSD 对象检测模型转换为 EdgeTPU 的 uint8 TFLite 时遇到问题。
据我所知，我一直在搜索不同的
我有一项任务是训练对象检测模型来检测<strong>单个类</strong>（<em>人</em>）并将模型转换为 edgetpu 模型以
我想在嵌入式系统（Coral USB Accelerator）上运行移动网络来分析我转换为频谱图的录音。
我已经根据 Tensor
我正在尝试使用 Google Goral Edge TPU USB 设备评估 Raspberry Pi 的性能，但不使用它对视频文件进行图像分类任
我非常希望在我的 RaspBerry ComputeBoard 上使用 M.2 - 模块。
关于命令 lsmod 和 lspci 我看到了模块，但是
我无法开始使用边缘 Tpu 开发板。
按照<a href="https://coral.ai/docs/dev-board/get-started/#flash-the-board" rel="nofollow n
我正在使用 Tensorflow 2 Model Maker 执行 EfficientDet-Lite 的转移训练（最终在 Coral EdgeTPU 上运行），我更关心
