ラズパイで物体検出 １
最近はChatGPTや生成AIなど人工知能（AIモデル）に触れる機会が増えてきましたね。
このコラムではディープラーニング（深層学習）を用いた物体検出をご紹介しようと思っていますが、
せっかくだから独自に学習を行ったAIモデルをラズパイ５で動かしてみようと考えています。
全３回を予定しています。
１．ラズパイ５紹介
２．ディープラーニングモデルのYOLO紹介
３．教師あり学習と実動作
１．ラズパイ５紹介
みなさん、ラズパイって聞いたことありますか？ ラズベリーパイ（Raspberry Pi）を略してラズパイと呼ばれています。
学生でも買える安価で小さなコンピュータとして2012年に誕生した教育用のシングルボードコンピュータなのですが、
その安価さとモデル更新のたびの高性能化により、近年では産業用エッジコンピュータとして利用されることの方が多くなっています。
上図のように何種類かのシリーズ（Pico/Zero/Model/Unit）があり、我が家にも古いモデルが引き出しの中で出番を待って寝ている状況で、
もう数年も就寝中です。
なかなか出番がないこの状況を「タンスの肥やし」と言うそうで、たまには電源を入れようかとも思うのですが、「寝た子を起こすな」のことわざも聞いたこともありますし、ここは古いモデルの就寝を邪魔することなく最新モデルのラズパイ５を入手して物体検出にチャレンジしたいと思います。
最新モデルは、前モデルのラズパイ４の約２倍の処理スピードとなっているため電流の消費量が増えて半導体の発熱量が多く冷却ファンの使用が推奨となっています。また、HDMIケーブルのコネクタが小さく変更になっていますし、ケースも必要なので各部品をバラバラで揃えるよりキットが便利そうです。
キットを探してAmazonへ・・なっなんと ￥29,800、たっ高い！（学生でも買える・・・あの誇らしいコンセプトはいずこへ(悲)）高値にポチる勇気がなく数日が過ぎたのですが、ある日のタイムセールで ￥22,485 を発見し勇気を振り絞ってポチりました。数日で小さな箱が届き、各部品を確認しながら組み立てるとこんな感じです（蓋を取ってます）。
パソコンの専用ツールでパイOS（Raspberry Pi OS）をマイクロSDに書き込み、ラズパイ５に挿入。キーボードやマウス、HDMIケーブルを接続して準備完了。電源を入れるとモニターにデスクトップが表示されました。VNC設定がデフォルトでOFFでしたのでONに設定し、パソコンと接続しなおしてVNC接続を確認し、ばっちりOK。ここでHDMIケーブルの役目は終了となり、引き出しの中の仲間達と一緒に就寝しました。
ラズパイ５紹介はここまでです。
次回はディープラーニングモデルのYOLOを紹介予定です。