몇일 전에 Google, Mendel Linux 배포에 대한 새로운 업데이트 발표, Dev Board 및 SoM과 같은 Coral 보드에서 사용하도록 설계되었습니다. Mendel Linux 배포 데비안 기반에 구축 이 프로젝트의 리포지토리와 완벽하게 호환됩니다 (수정되지 않은 바이너리 패키지 및 기본 데비안 리포지토리의 업데이트가 사용됨).
변경 사항이 컴파일을 수행하고 eMMC 카드의 다운로드 이미지 생성 구성 요소 포함 Coral 플랫폼 하드웨어 구성 요소를 지원합니다. Coral 특정 구성 요소는 Apache 2.0에 따라 라이센스가 부여됩니다.
Dev Board는 하드웨어 시스템의 신속한 프로토 타이핑을위한 플랫폼입니다.e는 Google Edge의 Tensor Processing Unit (TPU)을 기반으로 기계 학습 및 신경망 운영을 가속화합니다. SoM (System-on-Module)은 기계 학습과 관련된 애플리케이션을 실행하기위한 턴키 솔루션 중 하나입니다.
Mendel Linux 4.0 주요 새로운 기능
이 새 버전 시스템에서 데비안 10으로 업그레이드 할 첫 번째입니다., 컴파일 가져 오기 임베디드 시스템에 최적화 됨 SecureBoot 및 AppArmor 지원과 관련된 Debian 10 혁신이 포함되어 있습니다.
혁신 중에는 OpenCV 및 OpenCL 지원, 장치 트리 오버레이 사용 및 일부 시스템 구성 요소 업데이트, 그중 눈에 띄는 GStreamer, Python 3.7, Linux 커널 4.14 및 U-Boot 2017.03.3 부트 로더.
특정 혁신 중 Coral GPU 사용 가능성이 언급되었습니다. (Vivante GC7000) 보드에 설치 YUV 컬러 모델에서 RGB 로의 픽셀 데이터 변환 속도 향상 생산성으로 초당 최대 130 프레임 1080p 해상도의 비디오 용으로, 플레이트를 사용하여 카메라에서 비디오를 처리하여 YUV 형식의 시퀀스를 생성 할 때 유용 할 수 있습니다.
기계 학습을 사용하여 스트리밍 비디오 및 사운드를 즉시 처리하려면 멀티 플랫폼 및 오픈 소스 프레임 워크«MediaPipe»를 사용하는 것이 좋습니다. Google이 MediaPipe 용으로 보유한 기계 학습 솔루션에는 손 추적 및 제스처 인식, 다중 손 추적, 얼굴 감지, 머리카락 분할 및 물체 감지가 포함됩니다.
예를 들어,이를 기반으로 감시 카메라에서 전송되는 영상에서 사물이나 얼굴을 인식하고 추적하는 시스템을 구현할 수 있습니다.
Coral 패널에 사용되는 Edge TPU 프로세서 용으로 컴파일 된 일반적인 기성품 및 기성품 기계 학습 모델은 계속해서 프로젝트 웹 사이트에 제공되지만 점차적으로 공개적으로 사용 가능한 TensorFlow Hub 모델의 일반 카탈로그로 전송됩니다.
Coral 및 Mendel Linux 보드를 기반으로하는 이러한 솔루션의 개발을 단순화하기 위해 Raspberry Pi 및 Coral을 사용하여 유색 공과 흰색 공을 여러 바구니에 배포하는 사용 가능한 재료로 스마트 분류기를 조립하는 방법을 보여주는 가이드가 준비되었습니다.
Si 당신은 그것에 대해 더 알고 싶어 이 릴리스에 대한 자세한 내용은 원본 게시물에서 확인할 수 있습니다. 다음 링크에서.
Mendel Linux 4.0 다운로드
이 새 버전의 시스템 이미지를 얻으려면 프로젝트의 공식 웹 사이트로 이동하여 수행 할 수 있습니다.. 링크는 이쪽입니다.
포함 된 패키지 중 Coral Dev Board에 제공되는 Mendel 시스템 이미지 또한 recovery.img가 포함되어 SD 카드에 기록하고 시작되지 않는 카드를 복구 할 수 있습니다.
Google은 모든 사용자에게 작성자 : Coral SBC Dev Board 또는 SoM을 최대한 빨리 Mendel Linux 4.0 "Day"로 업그레이드, 새 시스템 이미지를 표시하는 방법에 대한 내부 문서에 따라 현재 Linux 및 macOS 플랫폼에서만 가능합니다.
그러나 새 이미지를보기 전에 사용자는 설치 프로세스 중에 모든 로컬 및 시스템 데이터가 제거된다는 점을 알고 있어야합니다.