raspberrypiで転移学習させたモデルを用いて実行する際の速度について

Question

転移学習させたモデルを用いて、raspberrypiで認識をしていきたいのですが、一枚の画像を読み込んで結果が出力されるまで15秒ほどかかります。
転移学習はVGG19を用いていて、3クラス分類になるように学習させました。

raspberrypiでの実力上、これ以上のスピードを求めるのは難しいのでしょうか？

Answer 1

https://www.raspberrypi.org/magpi/raspberry-pi-3-specs-benchmarks/

Raspberry Pi 3B+のCPUは1.4GHzで、

https://qiita.com/ikeyasu/items/ea9ced2b8e0fcb3da2be

VGG19は19.6 GFlopsです。

https://stackoverflow.com/questions/42941521/vgg-16-19-slow-runtimes

こんなに遅い理由は、とにかく精度さえ出せばよいという評価基準にあります。

Comments

[syayo]

ありがとうございます。
では、速度を高めるためには別のモデルを用いるのがよさそうですね。

Answer 2

同じ処理をお使いのPC上で実行した場合はどれだけの速度となるでしょうか？

Comments

[syayo]

2秒弱です。(corei5)

[y_waiwai]

コア数、クロック速度から考えて、まあ、そんなもんじゃないでしょうか

[syayo]

そうなんですね。
何かしら不具合かと思ってました。
ちなみに、待機状態などにしてカメラに移ったものを随時認識するようなことをして認識速度を変えることは可能なのでしょうか？