用MXNet在樹莓派上創建電腦視覺系統

      下一步

      通過在樹莓派上運作MXNet以執行預測，還有利用 AWS IoT連接它到 AWS Cloud，我們已經構建了一個近乎最好的電腦視覺系統。我們的系統不會依賴於穩定的高頻寬視頻流，也不會依賴用雲端昂貴的 GPU 伺服器來處理視頻。實際上，通過在樹莓派上使用 AWS 和MXNet，我們能很容易地構建一個更加可靠和高效的智慧視覺系統。通過這種方式，我們享受到了雲模型監控和管理的好處，但同時也不需要每月為雲端伺服器和數據遷移花大價錢，我們只需要花 400 元左右買樹莓派和攝像頭就行了。

      這種智慧攝像系統只是開端，我們還可以利用 AWS Cloud 建立更多的應用，如使用遷移學習將預訓練模型更好地適配到我們自己的電腦視覺任務中。

      機器之心實操

      機器之心 AI 新手小編在讀完該篇文章後，也嘗試著使用樹莓派實現這一有意思的應用，但在該過程中遇到了許多困難。雖然機器之心小編暫時還沒有成功，但在實現的過程中還是發現了許多有用的經驗，因此希望能與讀者共同玩轉樹莓派，並實現實時目標識別。這裡也歡迎想要嘗試的讀者在文章下留言，分享實現這一教程的經驗。最後補充一句：新手上路，老司機莫要嘲笑！