Noen dager siden Google kunngjør ny oppdatering av Mendel Linux-distribusjon, designet for bruk på Coral boards som Dev Board og SoM. Mendel Linux-distribusjonen bygger på Debian-fundamentet og det er fullt kompatibelt med repositoriene til dette prosjektet (umodifiserte binære pakker og oppdateringer fra de viktigste Debian-repositoriene brukes).
Endringer reduseres til utføre samlingen og oppretting av nedlastet bilde av eMMC-kort og inkluderer komponenter for støtte Coral plattform maskinvarekomponenter. Korallspesifikke komponenter er lisensiert under Apache 2.0.
Dev Board er en plattform for rask prototyping av maskinvaresystemere basert på Google Edge's Tensor Processing Unit (TPU) for å akselerere maskinlæring og nevrale nettverksoperasjoner. SoM (System-on-Module) er en av nøkkelferdige løsninger for å kjøre applikasjoner relatert til maskinlæring.
Mendel Linux 4.0 Hovedfunksjoner
Denne nye versjonen Det er det første på systemet som blir oppgradert til Debian 10, bringe samlingen er optimalisert for innebygde systemer og inneholder Debian 10-innovasjoner relatert til SecureBoot og AppArmor-støtte.
Blant innovasjonene er støtte for OpenCV og OpenCL, bruk av Device Tree-overlegg, så vel som oppdatering av noen systemkomponenter, blant hvilke skiller seg ut GStreamer, Python 3.7, Linux-kjernen 4.14 og U-Boot 2017.03.3 bootloader.
Av de spesifikke innovasjonene, muligheten for å bruke Coral GPU er nevnt (Vivante GC7000) installert på tavlen for å øke hastigheten på konverteringen av pikseldata fra YUV-fargemodell til RGB med en produktivitet på opptil 130 bilder per sekund for video med en oppløsning på 1080p, noe som kan være nyttig når du bruker plater til å behandle video fra kameraer for å generere en sekvens i YUV-format.
For å bruke maskinlæring til å behandle streaming av video og lyd i farta, Det foreslås å bruke rammeverket «MediaPipe» for multiplatform og open source. Maskinlæringsløsningene som Google har for MediaPipe inkluderer håndsporing og bevegelsesgjenkjenning, sporing av flere hender, ansiktsgjenkjenning, hårsegmentering og gjenkjenning av objekter.
Basert på dette er det for eksempel mulig å implementere et system for å gjenkjenne og spore objekter eller ansikter i en video sendt fra et overvåkningskamera.
Typiske ferdige og ferdige maskinlæringsmodeller samlet for Edge TPU-prosessorer som brukes i Coral-paneler, leveres fortsatt på prosjektnettstedet, men overføres gradvis til den generelle katalogen av offentlig tilgjengelige TensorFlow Hub-modeller.
For å forenkle utviklingen av disse løsningene basert på Coral og Mendel Linux-kortene, er det utarbeidet en guide som viser hvordan man monterer en smart sortering fra tilgjengelige materialer som distribuerer fargede og hvite kuler i forskjellige kurver ved hjelp av en Raspberry Pi og Coral.
Si du vil vite mer om det om denne utgivelsen, kan du sjekke detaljene i det opprinnelige innlegget I den følgende lenken.
Last ned Mendel Linux 4.0
For å få bildet av denne nye versjonen av systemet, kan gjøres ved å gå til den offisielle nettsiden til prosjektet. Koblingen er denne.
Av pakkene som er inkludert, Mendel-systembilde gitt for Coral Dev Board som også inkluderer en recovery.img, som kan skrive til et SD-kort og gjenopprette et kort som ikke starter.
Google anbefaler at alle brukere av Coral SBC oppgrader Dev Board eller SoM til Mendel Linux 4.0 "Day" ASAP, etter den interne dokumentasjonen om hvordan du viser et nytt systembilde, som foreløpig bare er mulig på Linux- og macOS-plattformer.
Før du ser et nytt bilde, bør brukerne imidlertid være klar over at alle lokale data og systemdata blir fjernet under installasjonsprosessen.