# Tensorflow Lite 實作 Object detection

###### tags: `object detection`

## 待辦

* 用神經加速棒來跑 mobile net or YOLO

## 遠端控制 RaspberryPi

'''登入'''
ssh [e-mail]
#password:raspberrypi

'''檔案傳輸'''
scp [來源端檔案路徑] pi@[172.20.10.3]:/home/pi/Documents

(參考影片)
https://www.youtube.com/watch?v=aimSGOAUI8Y

* 樹莓派[基本設定](https://medium.com/ljlstyle/%E6%A8%B9%E8%8E%93pi-%E5%88%9D%E5%A7%8B%E7%92%B0%E5%A2%83%E8%A8%AD%E5%AE%9A-b2df781f9108)

* Raspberry Pi 開發環境：[see](https://docs.donkeycar.com/guide/install_software/#install-donkeycar-on-windows)

## keras-yolo3

* 在 mac 上執行，辨識一張照片需要 0.6 ~ 1 秒
* keras-yolo3 無法在 Raspberry Pi 3 上面跑，會killed

## 在樹莓派上實現 object detection
* 主要參考網站：[HERE](https://www.rs-online.com/designspark/raspberry-pi-4intel-cn)

* 參考網站：[link](https://chtseng.wordpress.com/2017/09/15/在樹莓派上運行object-detection-api/)
* 樹莓派上安裝 tensorflow [link](https://github.com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi)
*

https://github.com/EdjeElectronics/TensorFlow-Lite-Object-Detection-on-Android-and-Raspberry-Pi/blob/master/Raspberry_Pi_Guide.md

## 安裝 Tensorflow Lite
* 教學：[在Raspberry Pi4上安裝Tensorflow Lite for python以及Coral USB Accelerator套件](https://blog.cavedu.com/2019/10/09/raspberry-pi4-tensorflow-lite-for-python-coral-usb-accelerator/)
* Terminal 執行
* sudo apt-get update
* sudo apt-get upgrade -y
* sudo apt-get install build-essential
* 根據python的版本，到官網下載ARM32的那個安裝包
* 在樹莓派執行 sudo pip3 install 安裝包名稱
* 看到tflite-runtime就over了！

'''如果沒有辦法 upgrade 的話，可以刪除這些檔案'''
cd /var/lib/dpkg/updates
rm -r ./*

* 使用範例:[HERE](https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/examples/python)

* https://github.com/tensorflow/examples/blob/master/lite/examples/object_detection/raspberry_pi/README.md

## MobileNet

https://github.com/Zehaos/MobileNet

## 如何使用神經網路加速棒

* 參考文章
* [邊緣運算】如何在樹莓派使用 NCS 神經運算棒](https://makerpro.cc/2019/01/how-to-use-ncs-with-raspberry-pi/)
* https://chtseng.wordpress.com/2018/05/16/movidius-neural-stick的設定安裝及使用/
* [教學影片](https://www.youtube.com/watch?v=joElT3UfspA)