Contrario a la creencia popular, editar archivos en línea puede ser sencillo. Claro, algunos formatos de archivo pueden parecer demasiado difíciles con los que trabajar. Pero si tienes la solución adecuada, como DocHub, es fácil modificar cualquier archivo con un mínimo esfuerzo. DocHub es tu solución ideal para tareas tan simples como la capacidad de Incrustar Objeto de Identificación Gratis un solo documento o algo tan intimidante como procesar un gran montón de papeleo complejo.
Cuando se trata de una solución para la edición de archivos en línea, hay muchas opciones disponibles. Sin embargo, no todas son lo suficientemente potentes como para satisfacer las necesidades de individuos que requieren capacidades mínimas de edición o pequeñas empresas que buscan características más avanzadas que les permitan colaborar dentro de su flujo de trabajo basado en documentos. DocHub es una solución multipropósito que hace que la gestión de documentos en línea sea más simplificada y fluida. ¡Prueba DocHub ahora!
[Música] hola a todos, esta es una guía paso a paso que muestra cómo configurar la detección de objetos de tensorflow light en la Raspberry Pi. Al final de esta guía, podrás ejecutar modelos de detección de objetos para localizar e identificar objetos en imágenes, videos o transmisiones en vivo de la cámara en tu Raspberry Pi. Tensorflow light es un subconjunto de tensorflow regular que ha sido optimizado para ejecutar modelos de aprendizaje automático livianos en dispositivos con recursos limitados como la Pi. Los modelos de tensorflow light tienen un tiempo de inferencia más rápido y requieren menos potencia de procesamiento, por lo que funcionan a velocidades más altas que los modelos regulares. Este video sigue mi guía escrita en github para configurar tensorflow light, que está vinculada en la descripción del video a continuación. El proceso de configuración funcionará tanto para la Raspberry Pi 3 como para la Raspberry Pi 4 ejecutando ya sea raspbian stretch o raspbian buster. Si obtienes algún error mientras sigues este video, consulta el apéndice en mi guía de github donde enumeraré errores comunes y sus soluciones. También puedes intentar buscar en Google.
