Google a publié la distribution Mendel Linux 4.0 pour les cartes Coral

La société Google présentée mise à jour de la distribution Mendel Linux, destiné à être utilisé sur les cartes Coral, tels que Dev Board et SoM. La carte Dev Board est une plateforme pour le développement rapide de prototypes de systèmes matériels basés sur Google Edge TPU (Tensor Processing Unit) pour accélérer les opérations liées à l'apprentissage automatique et aux réseaux neuronaux. SoM (System-on-Module) est l'une des solutions prêtes à l'emploi pour exécuter des applications liées à l'apprentissage automatique.

La distribution Mendel Linux fondé basée sur Debian et entièrement compatible avec les dépôts de ce projet (des paquets binaires et des mises à jour non modifiés sont utilisés à partir des dépôts principaux de Debian). Les modifications se limitent à la création d'une image, téléchargée à partir des cartes eMMC, et à l'inclusion de composants pour le support des composants matériels de la plateforme Coral. Les composants spécifiques à Coral sont distribués sous licence Apache 2.0.

Mendel Linux 4.0 a commencé est la première version mise à jour vers Debian 10 («buster»). La compilation est optimisée pour les systèmes embarqués et ne contient pas d'éléments superflus, y compris des innovations de Debian 10 liées au support de SecureBoot et AppArmor. Parmi les nouveautés, on note le support d'OpenCV et d'OpenCL, l'utilisation de superpositions Device Tree, ainsi que la mise à jour de GStreamer, Python 3.7, du noyau Linux 4.14 et du chargeur de démarrage U-Boot bootloader 2017.03.3.

Parmi les nouvelles fonctionnalités spécifiques mentionnons la possibilité d'utiliser le GPU (Vivante GC7000) installé sur les cartes Coral pour accélérer la conversion des données pixels du modèle de couleur YUV en RGB avec une performance allant jusqu'à 130 images par seconde pour des vidéos en résolution 1080p, ce qui peut s'avérer utile lors de l'utilisation de cartes pour le traitement vidéo provenant de caméras générant un flux au format YUV. Pour l'application de l'apprentissage automatique à la transformation de flux vidéo et audio en temps réel, il est suggéré d'utiliser le framework ouvert MediaPipe. Par exemple, sur cette base, il est possible de implémenter un système de reconnaissance et de suivi d'objets ou de visages dans une vidéo transmise depuis une caméra de surveillance.

Des modèles d'apprentissage automatique prêts à l'emploi et déjà entraînés, compilés pour les processeurs Edge TPU utilisés sur les cartes Coral, continuent d'être fournis sur site du projet, mais sont progressivement transférés dans le répertoire général des modèles accessibles au public TensorFlow Hub. Pour faciliter le développement de solutions personnalisées basées sur les cartes Coral et Mendel Linux, il a été préparé guide, montrant comment assembler un trieur intelligent à partir de matériaux de récupération, distribuant des billes colorées et blanches dans différents paniers en utilisant un Raspberry Pi et un Coral USB Accelerator.

Source : opennet.ru