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Chapter23. 모델, 바이너리 크기 최적화 " 임베디드 플랫폼에서 ML 모델과 바이너리 크기를 최적화하려면? " 목차 : 시스템의 한계 메모리 사용 측정 다양한 문제들과 모델 모델 선택 실행파일 크기 줄이기 이전 포스팅 : [머신러닝 공부] Tiny ML -22 / 에너지 최적화 문제 Chapter22. 에너지 최적화 문제 " TinyML + 임베디드 장치에서의 에너지 소비를 줄이려면? " 목차 : 대략적인 감 잡기 전체 시스템 전력소모 측정 모델 전력 사용량 추정 전력소모 개선 임베디드 장치(M dbstndi6316.tistory.com 대부분 임베디드시스템의 읽기 전용 스토리지는 1MB 미만이며 SRAM이 512KB를 넘지 않는다. 워크스테이션에서 모델을 학습하거나 추론하며 32GB RAM이나 ..
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Chapter22. 에너지 최적화 문제 " TinyML + 임베디드 장치에서의 에너지 소비를 줄이려면? " 목차 : 대략적인 감 잡기 전체 시스템 전력소모 측정 모델 전력 사용량 추정 전력소모 개선 임베디드 장치(MCU)는 에너지를 거의 소비하지 않는다, 않아야 한다 는 특징이 있다. 그에 비해 서버CPU는 엄청난 전원이 필요하고, 스마트폰도 수 와트를 소비한다. 마이크로컨트롤러는 수밀리와트 미만의 전력으로 작동하여 작은 배터리로도 몇 개월~몇 년을 쓸수도 있다. 부하가 큰 작업을 한다면 불가능하니.. 전력사용량을 개선해야만 한다. 1. 대략적인 감 잡기 Network 요청은 RAM에서 정보를 읽는것보다 느리고 / SSD접근보다 HDD 접근이 더 느리다. 에너지 양에 대해서는 감이 없지만.. 이 감을 잡..
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Chapter21. 최적화 문제 " Tiny ML + 임베디드에서 최적화 문제는 무엇인가? " 목차 : 최적화 문제가 필요할까? 방법 1 - 하드웨어 변경 방법 2 - 모델 개선 방법 3 - 양자화 방법 4 - 제품 설계 방법 5 - 코드 최적화 방법 6 - 연산 최적화 1. 최적화 문제가 필요할까? 원활한 사용환경을 제공하기 위해 현업에서도 어떤 프로젝트를 하던간에 최적화는 꼭 필요하다. 특히 TinyML + 임베디드 기기는 컴퓨팅파워가 높지 않기 때문에 병목현상이 생길 수 있다. 더 성능이 좋은 모델을 돌리지 못하는 한계점이 있을 수 밖에 없는데.. 이를 어떻게 극복하는지 알아보자. 방법 1 - 하드웨어 변경 우선적으로 고려해볼 사항은 하드웨어 사양을 올릴 수 있는가 이다. 개발중일 때는 비용과 시간..
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Chapter20. TF Lite " 그래서 앞장까지 계속 썼던 TF Lite 는 뭘까 " 목차 : 마이크로컨트롤러용 TF Lite란? 모델을 인터프리터로 해석하는 이유는? Makefile? 앞장에서 했던 TFLite 프로젝트들 [머신러닝 공부] Tiny ML -8 / 음성인식 어플리케이션-1 Chapter8. 음성인식(호출어 감지) 어플리케이션 만들기 " 이번 챕터에서는 TinyML을 좀더 생활에 밀접한 부분에 사용해본다. " 목차 : TinyML을 이용한 호출어감지는 왜 필요할까? 만들고자 하는 시스템 dbstndi6316.tistory.com [머신러닝 공부] Tiny ML -13 / 인체감지 어플리케이션-1 Chapter13. 인체감지 어플리케이션 " 카메라로 인체를 감지해보자 (CNN) " 목차..
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Chapter19. 제스처인식 어플리케이션 " 자이로센서를 이용해 간단한 제스처를 인식하는 어플리케이션을 만들어보자 " 목차 : 개요 -> 이전장 만들고자 하는 시스템 -> 이전장 기본흐름 코드 -> 이전장 제스처 감지 -> 이전장 MCU에 배포 마치며 이전장링크 [머신러닝 공부] Tiny ML -18 / 제스처인식 어플리케이션 -2 Chapter18. 제스처인식 어플리케이션 " 자이로센서를 이용해 간단한 제스처를 인식하는 어플리케이션을 만들어보자 " 목차 : 개요 -> 이전장 만들고자 하는 시스템 -> 이전장 기본흐름 코드 -> 이전 dbstndi6316.tistory.com 참고 repo GitHub - tensorflow/tensorflow: An Open Source Machine Learning..
Chapter18. 제스처인식 어플리케이션 " 자이로센서를 이용해 간단한 제스처를 인식하는 어플리케이션을 만들어보자 " 목차 : 개요 -> 이전장 만들고자 하는 시스템 -> 이전장 기본흐름 코드 -> 이전장 제스처 감지 MCU에 배포 -> 다음장 마치며 -> 다음장 이전장링크 [머신러닝 공부] Tiny ML -17 / 제스처인식 어플리케이션 -1 Chapter17. 제스처인식 어플리케이션 " 자이로센서를 이용해 간단한 제스처를 인식하는 어플리케이션을 만들어보자 " 목차 : 개요 만들고자 하는 시스템 기본흐름 코드 제스처 감지 -> 다음장 MCU에 dbstndi6316.tistory.com 참고 repo GitHub - tensorflow/tensorflow: An Open Source Machine Le..
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Chapter14. 인체감지 어플리케이션 " 카메라로 인체를 감지해보자 (CNN) " 목차 : 개요 -> 이전장 만들고자하는 -> 이전장 어플리케이션 아키텍처 -> 이전장 코드 기본흐름 핵심 함수 분석 마이크로컨트롤러 배포 -> 다음장 이전장 링크 [머신러닝 공부] Tiny ML -13 / 인체감지 어플리케이션-1 Chapter13. 인체감지 어플리케이션 " 카메라로 인체를 감지해보자 (CNN) " 목차 : 개요 만들고자하는 시스템 어플리케이션 아키텍처 코드 기본흐름 -> 다음장 핵심 함수 분석 -> 다음장 마이크로컨트 dbstndi6316.tistory.com 참고 repo GitHub - tensorflow/tensorflow: An Open Source Machine Learning Framewor..
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Chapter12. 음성인식(호출어 감지) 모델 훈련하기 " 내 데이터셋으로 훈련해보자 " 목차 : 새로운 모델 훈련 -> 이전장 프로젝트에서 모델 사용 -> 이전장 모델 작동 방식 -> 이전장 내 데이터로 훈련하기 참고 repo GitHub - tensorflow/tensorflow: An Open Source Machine Learning Framework for Everyone An Open Source Machine Learning Framework for Everyone - GitHub - tensorflow/tensorflow: An Open Source Machine Learning Framework for Everyone github.com 내 데이터셋으로 훈련하기 : 훈련시킬 수 있는 데..