coral专题

2022年了，PyTorch、TensorFlow选哪个【模型可用性、部署便捷性、生态系统（嵌入式/物联网首选：TFLite + Coral）】

坊间传闻：「TensorFlow 适合业界，PyTorch 适合学界」。都 2022 年了，还是这样吗？快到 2022 了，你是选 PyTorch 还是 TensorFlow？之前有一种说法：TensorFlow 适合业界，PyTorch 适合学界。这种说法到 2022 年还成立吗？在这篇文章中，作者从模型可用性、部署便捷度和生态系统三个方面对比了两个框架的优缺点，并针对不同身份的读者给

谷歌Coral USB Accelerator最新安装使用指南

谷歌Coral USB加速器是一种USB设备，提供Edge TPU作为计算机的协处理器。当连接到Linux，Mac或Windows主机时，它可以加快机器学习模型的推理速度。你需要做的就是在连接USB Accelerator的计算机上下载Edge TPU运行时和TensorFlow Lite库。然后，使用示例应用程序执行图像分类。系统要求：具有以下操作系统之一的计算机：

Deep Coral loss

import torchdef CORAL(source, target):d = source.data.shape[1] #coral公式中的分母部分ns, nt = source.data.shape[0], target.data.shape[0]# source covariancexm = torch.mean(source, 0, keepdim=True) - source #对应

Google 升级 TensorFlow 2.0 Alpha ，发布机器学习新硬件 coral开发板

本文的原文连接是: https://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/88323020 未经博主允许不得转载。博主地址是：http://blog.csdn.net/freewebsys 1，关于coral 是一个 google 在发布 TensorFlow 2.0 的时候顺便发布的。 https://tensorflow.google.

【论文翻译】年龄估计 CORAL

原文：Rank consistent ordinal regression for neural networks with application to age estimation 链接：https://arxiv.org/pdf/1901.07884.pdf 摘要在许多现实世界的预测任务中，类的标签包括关于标签之间相对排序的信息，这些信息是常用的损失函数（如多类别交叉熵 cross-

Coral Accelerator 初探

Coral Accelerator 初探 Coral Accelerator 介绍环境配置Requirements安装 Edge TPU runtime安装TFlite 使用TensorFlow Lite API运行model Coral Accelerator 介绍 Coral Accelerator全名叫：Edge TPU Accelerator（边缘TPU加速器），是Goo

使用Coral将HiveView转为PrestoSQL

文章目录前言环境准备使用Coral总结前言随着技术的发展，Hive的计算逐渐被新生的引擎Spark、Presto这些取代。但是数据仓库元数据的管理依旧是交给HiveMetaStore，一些留存的View可能也需要使用新的引擎执行。 Spark对Hive的语法兼容较好，不用担心ViewSQL的转换问题；Presto则严格地遵循ANSI标准，对Hive的兼容较差。于是有了一些

[RPI.CM4] Coral TPU Accelerator

官网链接：https://coral.ai/products/accelerator/ 1. Edge TPU runtime A. Add Debian package repository to system: echo "deb https://packages.cloud.google.com/apt coral-edgetpu-stable main" | sudo tee /

＜论文阅读＞ CorAl – 点云是否正确对齐？ CorAl – Are the point clouds Correctly Aligned?

【摘要】：在机器人感知中，许多任务依赖于点云配准。然而，目前还没有一种方法可以在没有特定环境参数的情况下可靠地自动检测错位点云。我们提出"CorAl"，一种用于点云对的对齐质量度量和对齐分类器，它有助于评估配准性能的能力。 CorAl 比较了两个点云的联合熵和分离熵。分离熵提供了可以认为是环境固有的熵的度量。因此，如果点云正确对齐，则联合熵应明显更低。计算期望熵使得该方法对小的对齐误差也很敏感，这

Deep CORAL: Correlation Alignment for Deep Domain Adaptation

本篇是迁移学习专栏介绍的第十六篇论文，由BU完成发表在ECCV2016上。 Abstract 深度神经网络能够从大量标记的输入数据中学习强大的表示，但是它们不能很好地概括输入分布的变化。提出了一种域自适应算法来补偿由于域移动而导致的性能下降。在本文中，我们解决了目标域未标记的情况，需要无监督的自适应。CORAL[1]是一种非常简单的无监督域自适应方法，它用线性变换对源和目标分布的二阶统计量

谷歌Coral新产品将于今年上半年发布

谷歌开发者博客近日发文《2020年Coral 新产品惊艳亮相》，介绍了旗下Coral平台edge tpu系列新硬件产品及技术。Coral是Google于2019年3月份推出了基于Edge TPU芯片的开发板等一系列硬件，以及本地化AI平台。什么是Edge TPU芯片 Edge TPU是专为在边缘运行TensorFlow Lite ML模型而设计的ASIC芯片。Edge TPU 可用于越来越多

树莓派使用Google Edge TPU加速模型推理（Coral USB Accelerator）

树莓派使用Google Edge TPU加速模型推理（Coral USB Accelerator）第一部分树莓派网络环境配置略第二部分安装Edge TPU 库 2.1 安装Edge TPU runtime 增加Debian包仓库 echo "deb https://packages.cloud.google.com/apt coral-edgetpu-stable mai

谷歌发布Coral平台，边缘TPU芯片超过树莓派？

Google 在美国时间 3 月 6 日公布推出名为 Coral (beta) 的平台，让大家可以构建具备本地 AI 的物联网终端装置，并同时发表了五款硬件装置。所谓「本地 AI （ local AI ）」或称为「 On-device AI 」，是指不经过云端，而是在本地端装置（边缘装置）上进行 AI 处理， Coral 平台就提供了完整的本地 AI 工具，让开发者将想法从原型化为产品。它

在使用Coral-trino翻译Hivesql2PrestoSql遇见的问题和解决方法

随着公司业务的发展，hive, kylin在用户的即时查询时，越来越难以满足用户快速的需求。另外最近Presto在大数据即时查询方面性能越来越来，很多企业都在接入和使用presto,网上相关的技术文章很多，因此，我们在接入Presto查询引擎以后，也不得不处理Sql路由的问题。现在数据分析师和数据ETL开发的同学已经习惯了Hive常用的写法，虽然prestoSql 与hiveSql在语法方法很接近

Google Coral硬件的边缘计算与本地AI

AI使机器能够执行过去仅属于人类领域的各种任务。例如：是否需要在工厂生产线上进行质量控制？设置AI驱动的摄像头以发现产品缺陷。如何分析医疗数据？机器学习可以从扫描中识别出潜在的肿瘤并将其标记给医生。但是，只有这样的应用程序既快速又安全，它们才有用。在工厂中使用AI摄像头花费几分钟来处理图像的设备并不多，而且如果将其发送到云端进行分析，没有患者愿意冒着暴露其医疗数据的风险。这些是Google

Deep coral: Correlation alignment for deep domain adaptation. ECCV 2016. Domain Adaptation

** Sun, Baochen, and Kate Saenko. “Deep coral: Correlation alignment for deep domain adaptation.” ECCV. Springer, Cham, 2016. ** 结构如图：两个损失函数：其中 L C L A S S \mathcal{L}_{CLASS} LCLASS为分类损失， L