Estudio comparativo de clasificadores convolucionales implementados sobre la TPU coral DEV board
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Resumen
In this work, criteria are proposed for selecting image databases and convolutional architectures, as well as an integrated model for classifications in software and hardware. A functional classifier prototype was implemented on the Coral Dev Board TPU. The results show that MobileNet has the shortest inference time and mixed accuracy results. No differences in power consumption were found between architectures or when using a webcam. Rates of up to 320 FPS were achieved, making real-time implementation feasible
Descripción
En este trabajo se proponen criterios para elegir bases de datos de imágenes y arquitecturas convolucionales, así como un modelo integral para clasificaciones en software y hardware. Se implementó un prototipo funcional de clasificador en la TPU Coral Dev Board. Los resultados muestran que MobileNet tiene el menor tiempo de inferencia y resultados mixtos en la exactitud. No se encontraron diferencias en el consumo de potencia entre arquitecturas ni al usar una cámara web. Se lograron tasas de hasta 320 FPS, haciendo viable la implementación en tiempo real.
Palabras clave
Arquitecturas convolucionales, TPU, Coral Dev Board, MobileNetV2, InceptionV3, Resnet-50