{"id":318256,"date":"2021-02-18T21:01:24","date_gmt":"2021-02-18T21:01:24","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=318256"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=318256","title":{"rendered":"\u041a\u0430\u043a \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0443\u0441\u043e\u0440 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Raspberry Pi \u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f Arm NN"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\"><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/542856\/\"><\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/5f\/k2\/px\/5fk2pxtjv0etmuumaqkzan9njsa.jpeg\"><\/div>\n<p><\/a><\/p>\n<p>  ML \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430. \u041a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, ML-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0435, \u0430 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0435\u043c\u0443 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0443. <\/p>\n<p>  \u041f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0438 \u0437\u0430\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0438. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0435\u043c\u0443 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0443 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430\u043c \u0441 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441\u0430 \u0418\u0418 \u0438\u0437 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0438\u0444\u0435\u0440\u0438\u044e. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c ML \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0438\u0444\u0435\u0440\u0438\u0439\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432, \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c API-\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u044b Arm NN \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043c\u0443\u0441\u043e\u0440\u0430 \u0441 \u0432\u0435\u0431-\u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b, \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0451\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043a \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0443 Raspberry Pi, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p>  <a name=\"habracut\"><\/a><\/p>\n<hr>\n<p>  Arm NN \u0438 Arm Compute Library \u2013 \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430\u0445 Arm \u0438 \u043e\u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445 \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442\u0430 \u0432\u0435\u0449\u0435\u0439. \u0420\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0446\u0435\u043b\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 \u043e\u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u043e\u0439 \u0418\u0418 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0433\u0434\u0435 \u0443\u0433\u043e\u0434\u043d\u043e, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0431\u0435\u0437 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u043a \u0441\u0435\u0442\u0438.<\/p>\n<p>  \u041d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0441\u0430\u043c\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0451\u043c \u043e\u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u043c \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0435, \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u044f\u044f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0441 \u0441\u0435\u0442\u044c\u044e \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e.<\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/qj\/xs\/cf\/qjxscfs2yz5mitf6ygbam_bkvie.jpeg\"><\/div>\n<p>  <font color=\"#387438\"><\/p>\n<h2>\u0427\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f?<\/h2>\n<p><\/font><\/p>\n<ul>\n<li>\u0423\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e Raspberry Pi. \u0423\u0440\u043e\u043a \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d \u043d\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445 Pi 2, Pi 3 \u0438 Pi 4 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 B.<\/li>\n<li>\u041a\u0430\u0440\u0442\u0443 MicroSD.<\/li>\n<li>\u041c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b USB \u0438\u043b\u0438 MIPI \u0434\u043b\u044f Raspberry Pi.<\/li>\n<li>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 Arm NN, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0445\u043e\u0441\u0442-\u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440 Linux \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440 \u0441 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0439 Linux.<\/li>\n<li>\u0421\u0442\u0435\u043a\u043b\u043e, \u0431\u0443\u043c\u0430\u0433\u0443, \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u043d, \u043f\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438\u043a, \u043c\u0435\u0442\u0430\u043b\u043b \u0438\u043b\u0438 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043c\u0443\u0441\u043e\u0440, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 Raspberry Pi \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ni\/if\/1k\/niif1k-m6xzpcfds1k6ausgi9jk.jpeg\"><\/div>\n<p>  <font color=\"#387438\"><\/p>\n<h2>\u041a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430<\/h2>\n<p><\/font><br \/>  \u042f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b Raspberry Pi 4 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c B \u0441 \u0447\u0435\u0442\u044b\u0440\u0451\u0445\u044a\u044f\u0434\u0435\u0440\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u043e\u043c ARM Cortex A72, \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c\u044e \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u043e\u043c 1 \u0413\u0411, \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0439 MicroSD \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u043e\u043c 8 \u0413\u0411,<a href=\"https:\/\/www.raspberrypi.org\/products\/raspberry-pi-usb-wifi-dongle\/\"> \u0430\u043f\u043f\u0430\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u043c \u043a\u043b\u044e\u0447\u043e\u043c WiFi<\/a> \u0438 USB-\u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u043e\u0439 (Microsoft HD-3000).<\/p>\n<p>  \u041f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u041e\u0421 Raspbian \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0443 MicroSD, \u043a\u0430\u043a \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e \u0432<a href=\"https:\/\/projects.raspberrypi.org\/en\/projects\/raspberry-pi-setting-up\/3\"> \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u043e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0435 Raspberry Pi<\/a>. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0438\u0442\u044c \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0443, \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0449\u0438\u043a NOOBS.<\/p>\n<p>  \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u044f \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043b Raspberry Pi, \u0441\u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b Raspbian \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043b \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0443 VNC \u0434\u043b\u044f \u0443\u0434\u0430\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u043a \u043c\u043e\u0435\u043c\u0443 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0443 Raspberry Pi. \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0435 VNC \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435<a href=\"https:\/\/www.raspberrypi.org\/documentation\/remote-access\/vnc\/README.md\"> VNC (Virtual Network Computing)<\/a> \u0441\u0430\u0439\u0442\u0430 RaspberryPi.org.<\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u043e\u0431\u043e\u0440\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u044f \u0437\u0430\u043d\u044f\u043b\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c. \u0414\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u0442\u0440\u0451\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432:  <\/p>\n<ul>\n<li><i>camera.hpp<\/i> \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u0432\u0435\u0431-\u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b;<\/li>\n<li><i>ml.hpp<\/i> \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043c\u0443\u0441\u043e\u0440\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b; <\/li>\n<li><i>main.cpp<\/i> \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 main, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b. \u042d\u0442\u043e \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u0412\u0441\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0438\u0436\u0435. \u0412\u0441\u0451, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c, \u0431\u044b\u043b\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0440\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 Geany, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u041e\u0421 Raspbian.<\/p>\n<p>  <font color=\"#387438\"><\/p>\n<h2>\u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b<\/h2>\n<p><\/font><br \/>  \u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u0432\u0435\u0431-\u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 OpenCV \u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f. \u042d\u0442\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442\u0430 \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041e\u0434\u0438\u043d \u0438 \u0442\u043e\u0442 \u0436\u0435 API-\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432, \u043e\u0442 \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442\u0430 \u0432\u0435\u0449\u0435\u0439 \u0434\u043e \u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432 \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u041f\u041a.<br \/>  \u0421\u0430\u043c\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u044c OpenCV \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f Raspbian \u0434\u043b\u044f \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442\u0430 \u0432\u0435\u0449\u0435\u0439 \u2013 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442 libopencv-dev \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b apt-get:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install libopencv-dev<\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0442\u044c \u043a \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442\u0443 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u0432\u0435\u0431-\u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b. \u042f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b \u0441 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432: grabFrame \u0438 showFrame (\u0441\u043c. <i>camera.hpp<\/i> \u0432 \u0441\u043e\u043f\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c \u043a\u043e\u0434\u0435):<\/p>\n<pre><code class=\"cpp\">Mat grabFrame() {   \/\/ Open default camera   VideoCapture cap(0);    \/\/ If camera was open, get the frame   Mat frame;   if (cap.isOpened())   { cap &gt;&gt; frame; \timwrite(&quot;image.jpg&quot;, frame);    }   else   { \tprintf(&quot;No valid camera\\n&quot;);   }    return frame; }   void showFrame(Mat frame) {   if (!frame.empty())   { \timshow(&quot;Image&quot;, frame); \twaitKey(0);   } }<\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434, grabFrame, \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0431-\u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0443 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e (\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 0) \u0438 \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043a\u0430\u0434\u0440. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 C++ OpenCV \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 Mat, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 grabFrame \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0442\u0438\u043f\u0430. \u0414\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u043d\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c, \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0432 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 Mat.<\/p>\n<p>  \u0412\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434, showFrame, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0421 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0446\u0435\u043b\u044c\u044e \u0432 showFrame \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u043a\u043d\u0430, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 imshow \u0438\u0437 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 OpenCV. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 waitKey, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043a\u043d\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0434\u043e \u0442\u0435\u0445 \u043f\u043e\u0440, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0436\u043c\u0451\u0442 \u043a\u043b\u0430\u0432\u0438\u0448\u0443 \u043d\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0432\u0438\u0430\u0442\u0443\u0440\u0435. \u0412\u0440\u0435\u043c\u044f \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u044b\u043b\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 waitKey. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0431\u0435\u0441\u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c 0.<\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u044f \u0432\u044b\u0437\u0432\u0430\u043b \u0438\u0445 \u0432 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0435 main (<i>main.cpp<\/i>):<\/p>\n<pre><code class=\"cpp\">int main() {   \/\/ Grab image   Mat frame = grabFrame();     \/\/ Display image   showFrame(frame);     return 0; }<\/code><\/pre>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 g++ \u0438 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043b \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 OpenCV \u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c pkg-config:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">g++ main.cpp -o trashClassifier 'pkg-config --cflags --libs opencv'<\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043b \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043e\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435:<\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/mt\/vv\/lm\/mtvvlm2o-cvaz9hr85bdgoc-ctq.jpeg\"><\/div>\n<p>  <font color=\"#387438\"><\/p>\n<h2>\u041d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e \u043c\u0443\u0441\u043e\u0440\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h2>\n<p><\/font><br \/>  \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 TensorFlow \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0413\u044d\u0440\u0438 \u0422\u0443\u043d\u0433\u043e\u043c (Gary Thung) \u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432 \u0435\u0433\u043e<a href=\"https:\/\/github.com\/garythung\/trashnet\"> \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 Github trashnet<\/a>.<\/p>\n<p>  \u041f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043b \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u0435 \u0438\u0437<a href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/tutorials\/images\/classification\"> \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 TensorFlow<\/a>. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u043b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c 256\u00d7192 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u043e\u0432\u0438\u043d\u0430 \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u044b \u0438 \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u044b \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e \u043c\u0443\u0441\u043e\u0440\u0435. \u0412\u043e\u0442 \u0438\u0437 \u0447\u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043d\u0430\u0448\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># Building the model model = Sequential() # 3 convolutional layers model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape = (IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3))) model.add(Activation(&quot;relu&quot;)) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))  model.add(Conv2D(64, (3, 3))) model.add(Activation(&quot;relu&quot;)) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))  model.add(Conv2D(64, (3, 3))) model.add(Activation(&quot;relu&quot;)) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2))) model.add(Dropout(0.25))  # 2 hidden layers model.add(Flatten()) model.add(Dense(128)) model.add(Activation(&quot;relu&quot;))  model.add(Dense(128)) model.add(Activation(&quot;relu&quot;))  # The output layer with 6 neurons, for 6 classes model.add(Dense(6)) model.add(Activation(&quot;softmax&quot;))<\/code><\/pre>\n<p>  \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u043b\u0430 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 83 %. \u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f tf.lite.TFLiteConverter \u043c\u044b \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0435\u0451 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 TensorFlow Lite \u2013 trash_model.tflite.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file('model.h5')  model = converter.convert() file = open('model.tflite' , 'wb')  file.write(model)<\/code><\/pre>\n<p>  <font color=\"#387438\"><\/p>\n<h2>\u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 Arm NN<\/h2>\n<p><\/font><br \/>  \u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0448\u0430\u0433 \u2013 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 (SDK) Arm NN. \u041f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 Arm NN \u0434\u043b\u044f Raspberry Pi \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0443<a href=\"https:\/\/developer.arm.com\/solutions\/machine-learning-on-arm\/developer-material\/how-to-guides\/cross-compiling-arm-nn-for-the-raspberry-pi-and-tensorflow\"> Cross-compile Arm NN and Tensorflow for the Raspberry Pi<\/a> \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 Arm \u0438\u043b\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0439 \u0438\u0437<a href=\"https:\/\/github.com\/ARM-software\/Tool-Solutions\/tree\/master\/ml-tool-examples\/build-armnn\"> \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f Github Tool-Solutions<\/a> \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 Arm \u0434\u043b\u044f \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438. \u0414\u0432\u043e\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 tar-\u0444\u0430\u0439\u043b Arm NN 19.08 \u0434\u043b\u044f Raspberry Pi \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438<a href=\"https:\/\/github.com\/ARM-software\/armnn\/releases\"> \u043d\u0430 GitHub<\/a>.<br \/>  \u00a0<br \/>  \u041d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e \u043e\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430 \u0441\u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 tar-\u0444\u0430\u0439\u043b (armnn-dist) \u0432 Raspberry Pi. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e VNC \u0434\u043b\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043c\u043e\u0438\u043c \u041f\u041a \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438 Raspberry Pi.<\/p>\n<p>  \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b LD_LIBRARY_PATH. \u041e\u043d\u0430 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0430\u043f\u043a\u0443 <code>armnn\/lib<\/code> \u0432 <code>armnn-dist<\/code>:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">export LD_LIBRARY_PATH=\/home\/pi\/armnn-dist\/armnn\/lib<\/code><\/pre>\n<p>  \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e, \u0447\u0442\u043e armnn-dist \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0435 <i>home\/pi<\/i>.<\/p>\n<p>  <font color=\"#387438\"><\/p>\n<h2>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 Arm NN \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0435<\/h2>\n<p><\/font><br \/>  <font color=\"#387438\"><\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h3>\n<p><\/font><br \/>  \u0414\u043b\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u043a\u043e\u0434\u0435 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f 6 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n<pre><code class=\"cpp\">const std::vector&lt;std::string&gt; modelOutputLabels = {&quot;cardboard&quot;, &quot;glass&quot;, &quot;metal&quot;, &quot;paper&quot;, &quot;plastic&quot;, &quot;trash&quot;};<\/code><\/pre>\n<p>  <font color=\"#387438\"><\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n<p><\/font><br \/>  \u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c, \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0439 \u043d\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p>  \u041d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u043e\u0439 Conversion 2D (\u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 2D) \u0441 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u00abconv2d_input\u00bb. \u0415\u0451 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434 \u2013 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 Softmax \u0441 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u00abactivation_5\/Softmax\u00bb. \u0421\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Tensorboard, \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432 TensorFlow \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"cpp\">const std::string inputName = &quot;conv2d_input&quot;; const std::string outputName = &quot;activation_5\/Softmax&quot;;  const unsigned int inputTensorWidth = 256; const unsigned int inputTensorHeight = 192; const unsigned int inputTensorBatchSize = 32; const armnn::DataLayout inputTensorDataLayout = armnn::DataLayout::NHWC;<\/code><\/pre>\n<p>  \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d 32, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 32 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<br \/>  \u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u0442 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u0435 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u043e\u0439:<\/p>\n<pre><code class=\"cpp\">\/\/ Load and preprocess input image const std::vector&lt;TContainer&gt; inputDataContainers = { PrepareImageTensor&lt;uint8_t&gt;(&quot;image.jpg&quot; ,  inputTensorWidth, inputTensorHeight,  normParams,  inputTensorBatchSize,  inputTensorDataLayout) } ;<\/code><\/pre>\n<p>  \u0412\u0441\u044f \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0430, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u0432, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435 ml.hpp.<\/p>\n<p>  <font color=\"#387438\"><\/p>\n<h3>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/h3>\n<p><\/font><br \/>  \u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0448\u0430\u0433 \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 Armn NN \u2013 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0441\u0435\u0442\u0438. \u0412 Arm NN \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f TFLite, ONNX, Caffe \u0438 \u0442. \u0434. \u0421\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430 Arm NN, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e.<\/p>\n<p>  \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c TFLite, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440 TfLite \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c.<\/p>\n<p>  \u041d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0432 <i>ml.hpp<\/i> \u2013 \u044d\u0442\u043e loadModelAndPredict. \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043e\u043d \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u0442 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 TensorFlow:<\/p>\n<pre><code class=\"cpp\">\/\/ Import the TensorFlow model.  \/\/ Note: use CreateNetworkFromBinaryFile for .tflite files. armnnTfLiteParser::ITfLiteParserPtr parser =    armnnTfLiteParser::ITfLiteParser::Create(); armnn::INetworkPtr network =    parser-&gt;CreateNetworkFromBinaryFile(&quot;trash_model.tflite&quot;);<\/code><\/pre>\n<p>  \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 armnnTfLiteParser::ITfLiteParser::Create, \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 trash_model.tflite.<\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u0432\u044f\u0437\u043a\u0438 \u043a \u0441\u043b\u043e\u044f\u043c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 GetNetworkInputBindingInfo\/GetNetworkOutputBindingInfo:<\/p>\n<pre><code class=\"cpp\">\/\/ Find the binding points for the input and output nodes const size_t subgraphId = 0; armnnTfParser::BindingPointInfo inputBindingInfo =  \tparser-&gt;GetNetworkInputBindingInfo(subgraphId, inputName); armnnTfParser::BindingPointInfo outputBindingInfo =  \tparser-&gt;GetNetworkOutputBindingInfo(subgraphId, outputName);<\/code><\/pre>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440. \u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430 \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u042d\u0442\u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">\/\/ Output tensor size is equal to the number of model output labels const unsigned int outputNumElements = modelOutputLabels.size(); std::vector&lt;TContainer&gt; outputDataContainers = { std::vector&lt;uint8_t&gt;(outputNumElements)};<\/code><\/pre>\n<p>  <font color=\"#387438\"><\/p>\n<h3>\u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u043e\u0432, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h3>\n<p><\/font><br \/>  \u041d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u044c \u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u0435\u0451 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e. \u041f\u0430\u043a\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 Arm NN \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u044b \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430\u0445 Arm, \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430\u0445 Mali \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445 DSP. \u0412\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u044b \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u043e\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u043e\u0432. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>  \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u043a\u043e\u0434\u0435 Arm NN \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u043e\u043c. \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0439 \u043d\u0435\u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0435, \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0442 \u043a \u044d\u0442\u0430\u043b\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p>  \u0423\u043a\u0430\u0437\u0430\u0432 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u043e\u0432, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u044c \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u044b \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u043e\u0432. Arm NN \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0433\u0440\u0430\u0444\u044b \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u043e\u0432, \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u0438 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0433\u0440\u0430\u0444 \u0432 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0435 \u0435\u0433\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u044d\u0442\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e.<\/p>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044d\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043e, LoadNetwork \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u0442 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0435\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u043d\u0443\u044e \u0434\u043b\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0435\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0430 \u0444\u0430\u0431\u0440\u0438\u043a\u0443 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043e\u043a \u0438 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0451 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043e\u043a. \u0412\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0440\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u043c \u0442\u0438\u043f\u0430 const \u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u043c.<\/p>\n<pre><code class=\"cpp\">\/\/ Optimize the network for a specific runtime compute  \/\/ device, e.g. CpuAcc, GpuAcc armnn::IRuntime::CreationOptions options; armnn::IRuntimePtr runtime = armnn::IRuntime::Create(options); armnn::IOptimizedNetworkPtr optNet = armnn::Optimize(*network,    {armnn::Compute::CpuAcc, armnn::Compute::CpuRef},      runtime-&gt;GetDeviceSpec());<\/code><\/pre>\n<p>  \u041c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430 \u0432 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0435 Arm NN SDK \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0441\u0442 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 Arm Cortex-A, \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 Arm Mali \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 DSP. \u041f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Arm NN SDK \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u043e\u0440\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<pre><code class=\"cpp\">\/\/ Load the optimized network onto the runtime device armnn::NetworkId networkIdentifier; runtime-&gt;LoadNetwork(networkIdentifier, std::move(optNet));<\/code><\/pre>\n<p>  \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u044b \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 EnqueueWorkload:<\/p>\n<pre><code class=\"cpp\">\/\/ Predict armnn::Status ret = runtime-&gt;EnqueueWorkload(networkIdentifier, \t  armnnUtils::MakeInputTensors(inputBindings, inputDataContainers), \t  armnnUtils::MakeOutputTensors(outputBindings, outputDataContainers));<\/code><\/pre>\n<p>  \u041d\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u043c \u0448\u0430\u0433\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<pre><code class=\"cpp\">std::vector&lt;uint8_t&gt; output = boost::get&lt;std::vector&lt;uint8_t&gt;&gt;(outputDataContainers[0]);  size_t labelInd = std::distance(output.begin(), std::max_element(output.begin(), output.end())); std::cout &lt;&lt; &quot;Prediction: &quot;; std::cout &lt;&lt; modelOutputLabels[labelInd] &lt;&lt; std::endl;<\/code><\/pre>\n<p>  \u0412 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0451\u043d\u043d\u043e\u043c \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d \u0441 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u2013 \u044d\u0442\u043e \u0442\u0430 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u0432\u044f\u0437\u043a\u0438. \u0412\u0441\u0451 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0435\u0437 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>  <font color=\"#387438\"><\/p>\n<h2>\u041e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h2>\n<p><\/font><br \/>  \u041d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u044f \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b \u0432\u0441\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0432 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0435 main (<i>main.cpp<\/i>):<\/p>\n<pre><code class=\"cpp\">#include &quot;camera.hpp&quot; #include &quot;ml.hpp&quot;   int main() {   \/\/ Grab frame from the camera   grabFrame(true);     \/\/ Load ML model and predict   loadModelAndPredict();     return 0; }<\/code><\/pre>\n<p>  \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0443 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 grabFrame \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 true, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0442\u0442\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0441\u0435\u0440\u043e\u0433\u043e \u0441 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043e 256\u00d7192 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0441 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u043e\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0443 loadModelAndPredict.<br \/>  \u0414\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 g++ \u0438 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u0442\u044c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 OpenCV \u0438 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442 Arm NN SDK:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">g++ main.cpp -o trashClassifier 'pkg-config --cflags --libs opencv' -I\/home\/pi\/armnn-dist\/armnn\/include -I\/home\/pi\/armnn-dist\/boost\/include -L\/home\/pi\/armnn-dist\/armnn\/lib -larmnn -lpthread -linferenceTest -lboost_system -lboost_filesystem -lboost_program_options -larmnnTfLiteParser -lprotobuf<\/code><\/pre>\n<p>  \u041e\u043f\u044f\u0442\u044c \u0436\u0435, \u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442 Arm NN SDK \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0435 <i>home\/pi\/armnn-dist<\/i>. \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441\u043d\u0438\u043c\u043e\u043a \u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u043d\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">pi@raspberrypi:~\/ $ .\/trashClassifier ArmNN v20190800  Running network... Prediction: cardboard<\/code><\/pre>\n<p>  \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u00aberror while loading shared libraries: libarmnn.so: cannot open shared object file: No such file or directory\u00bb (\u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0435 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a: libarmnn.so, \u043d\u0435 \u0443\u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044c \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b: \u043d\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0430), \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0430\u0448\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b LD_LIBRARY_PATH \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e.<\/p>\n<p>  \u0414\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0432 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442\u0430 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0435\u043c\u0443 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0443. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 loadAndPredict \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435 <i>ml.hpp<\/i> \u0438 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f (\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430). \u0410 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0431\u044f \u0432 <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dstpro?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DSPR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=180221\">Data Science<\/a>, <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-programma-machine-learning-online?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=180221\">Machine Learning<\/a> \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0434\u043d\u044f\u0442\u044c \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0443\u0436\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439 \u2014 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043d\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/nk\/j2\/oz\/nkj2oztxanscb6lhq19l-dfv2z8.jpeg\" alt=\"image\" align=\"left\"><br \/>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/courses\/?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ALLCOURSES&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=180221\">\u0423\u0437\u043d\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/a>, \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c Level Up \u043f\u043e \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u0430\u043c \u0438 \u0437\u0430\u0440\u043f\u043b\u0430\u0442\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0432\u043e\u0441\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044e \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f, \u043f\u0440\u043e\u0439\u0434\u044f \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u043a\u0443\u0440\u0441\u044b SkillFactory \u0441\u043e \u0441\u043a\u0438\u0434\u043a\u043e\u0439 40% \u0438 \u043f\u0440\u043e\u043c\u043e\u043a\u043e\u0434\u043e\u043c <b>HABR<\/b>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0441\u0442 \u0435\u0449\u0435 +10% \u0441\u043a\u0438\u0434\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dstpro?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DSPR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=180221\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Data Scientist<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dataanalystpro?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DAPR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=180221\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Data Analyst<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dataengineer?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DEA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=180221\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e Data Engineering<\/a><\/li>\n<li>\n<div class=\"spoiler\" role=\"button\" tabindex=\"0\">                         <b class=\"spoiler_title\">\u0414\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438 \u043a\u0443\u0440\u0441\u044b<\/b>                         <\/p>\n<div class=\"spoiler_text\"> <strong>\u041f\u0420\u041e\u0424\u0415\u0421\u0421\u0418\u0418<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/java?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_JAVA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=180221\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Java-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/java-qa-engineer?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_QAJA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=180221\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f QA-\u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440 \u043d\u0430 JAVA<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/frontend?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_FR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=180221\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Frontend-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/cybersecurity?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_HACKER&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=180221\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u042d\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0445\u0430\u043a\u0435\u0440<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/cplus?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_CPLUS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=180221\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f C++ \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/game-dev?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_GAMEDEV&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=180221\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u0438\u0433\u0440 \u043d\u0430 Unity<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/webdev?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_WEBDEV&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=180221\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u0412\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/iosdev?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_IOSDEV&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=180221\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f iOS-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/android?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ANDR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=180221\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Android-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>   <\/p>\n<hr>\n<p>   <strong>\u041a\u0423\u0420\u0421\u042b<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-programma-machine-learning-online?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=180221\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e Machine Learning<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/math_and_ml?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MATML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=180221\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00ab\u041c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438 Machine Learning \u0434\u043b\u044f Data Science\u00bb<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-and-dl?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MLDL&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=180221\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00abMachine Learning \u0438 Deep Learning\u00bb<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-for-web-developers?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_PWS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=180221\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00abPython \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438\u00bb<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/algo?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_algo&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=180221\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00ab\u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0438 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\u00bb<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/analytics?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_SDA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=180221\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/devops?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DEVOPS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=180221\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e DevOps<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>   <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/542856\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/542856\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\"><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/542856\/\"><\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/5f\/k2\/px\/5fk2pxtjv0etmuumaqkzan9njsa.jpeg\"><\/div>\n<p><\/a><\/p>\n<p>  ML \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430. \u041a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, ML-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0435, \u0430 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0435\u043c\u0443 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0443. <\/p>\n<p>  \u041f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0438 \u0437\u0430\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0438. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0435\u043c\u0443 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0443 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430\u043c \u0441 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441\u0430 \u0418\u0418 \u0438\u0437 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0438\u0444\u0435\u0440\u0438\u044e. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c ML \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0438\u0444\u0435\u0440\u0438\u0439\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432, \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c API-\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u044b Arm NN \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043c\u0443\u0441\u043e\u0440\u0430 \u0441 \u0432\u0435\u0431-\u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b, \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0451\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043a \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0443 Raspberry Pi, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-318256","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/318256","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=318256"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/318256\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=318256"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=318256"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=318256"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}