この記事はとても古くなっています。
Raspberry pi にmovidius を接続して OpenVinoを利用するという選択肢もあります。
Raspberry pi でも64bit OS を使う選択肢もあります。
最新の状況については、自ら調査してください。
以下の内容は 2018年02月28日に最終更新したものです。
最近調べている分野のリンク集です。
"CNN on Raspberry pi"では分かりにくいので、タイトルを変更しました。
まず、Convolutional Neural Networkの学習自体は、（GPUなどで演算性能を高めた）PC上で行われています。
しかも、組み込み目的のために計算量を減らすようにしたうえで、学習と同じライブラリを使って実行がなされている。
そういう枠組みです。
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[Convolution Neural Network Step.1 code Raspberry pi]
(https://www.youtube.com/watch?v=e4v4BXMTgqo) -
Conference Paper [Deep Learning on a Raspberry Pi for Real Time Face Recognition]
(https://www.researchgate.net/publication/279537625_Deep_Learning_on_a_Raspberry_Pi_for_Real_Time_Face_Recognition)
顔検出自体はOpenCVの顔検出(Viola-Jonesのアルゴリズム) を用いている。
ここでも学習自体は、PCで実行されている(a NVIDIA GeForce GTX 780 GPU (40 minutes). )
Fig. 1には誰かを識別するのための学習画像の例を示している。
Fig. 2 には使用しているConvolutional Neural Network の構造が 示されている。 46×46 source image -
Image Processing in Cellular Neural Networks with Python
on Raspberry Pi.
- Course CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
DeepBeliefSDK
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[Deep learning on the Raspberry Pi!]
(https://petewarden.com/2014/06/09/deep-learning-on-the-raspberry-pi/)
##TensorFlow
まずは、一般的な環境を理解しましょう。
[TensorFlow]https://www.tensorflow.org/
Pythonはご使用のOSによっては標準のツール類に使われていますし、機械学習に興味をもっている方の場合は既にpythonを自覚しなくても使っている可能性があります。そのようなツール類の環境を破壊しないためにも、Virtualenv installをすべきでしょう。
[Pip Installation]https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/get_started/os_setup.html#pip-installation
[Virtualenv install:] https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/get_started/os_setup.html#virtualenv-installation
[tensorflow/tensorflow/models] (https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/models)
[Tutorials]https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/index.html
MacOS上の記事Pythonの環境構築からTensorFlowインストール
Ubuntu+Python2.7にTensorFlowを導入
この記事の方はVirtalBox上のUbuntuを利用しています。
WindowsユーザーがTensorFlowをインストールしてみた
この記事での利用環境 Windows 10 Home 64bit, Oracle VM VirtualBox 5.0.16
TensorFlowで始める深層学習 そもそも何が出来るの？
サンプルやチュートリアルについて日本語で少し紹介を書いてあります。
TensorFlowをRaspberry Piで使う記事
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TensorFlow for Raspberry Pi (GitHub)samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi
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TensorFlowをRaspberryPiで実行できないかというGitHubでなされた議論(この中でsamjabrahams 氏が上のGitHubを述べている)Tensorflow on Raspberry Pi #254
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YouTube Convolutional Neural Networks in Tensorflow
TensorFlowをPythonのインタフェースで利用している。 -
Raspberry Pi 深層学習ライブラリで物体認識（Keras with TensorFlow・Open CV）
この方の記事は、かなり手順が詳しいのでお勧めです。- OpenCV3インストール
- TensorFlowインストール
- Keras インストール
- 学習済みモデルの利用
RaspberryPI3でTensorflowのマルチノードってできるんだ
TesorFlow: Pythonで学習したデータをAndroidで実行
お手軽にrealtime画像認識をAndroid/iOSで動かす
TensorFlowをAndroidで実行するための方法 自分用まとめ(更新通知用)
Android Bazaar Conference 2016 Spring 基調講演 まとめ (その1)
GoogleがRaspberry Pi用のAIツール/ライブラリの提供を充実、TensorFlowも
GoogleがRaspberry Piで機械学習や人工知能を使えるツールを開発か
グーグル、「Raspberry Pi」向けAIツールを提供へ
Google brings AI to Raspberry Pi
Googleが携帯電話向けニューラルネットワークライブラリTensorflow Liteを発表
##Caffe
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Classifying everything using your RPi Camera: Deep Learning with the Pi
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Caffeを使った例 Object Classification using Deep Learning and Raspberry PI
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Caffeを使った例 (上と同じものの別記事）Voice and Image Interaction with Raspberry PI to identify fruits using Deep Learning
学習自体はcloud上で行う流儀。その結果をRaspberryPi上で実行している。
##Chainer
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[ラズパイゼロでChainerを動かす]
(http://soysoftware.sakura.ne.jp/archives/620)
Raspberry Piでchainerメモ
ディープラーニングのフレームワークChainer使ってMac/Raspberry Piで画像認識
###Keras
Keras: TensorFlowとTheanoのための深層学習ライブラリ
Raspberry Pi 深層学習でリアルタイム顔認識（Keras・Open CV）
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[MACHINE LEARNING, COMBUSTION ENGINES AND REAL-TIME CONTROL]
(https://www.raspberrypi.org/blog/machine-learning-engine-control/) -
[Machine Learning with Raspberry Pi]
(https://scientistnobee.wordpress.com/2014/06/20/machine-learning-with-raspberry-pi/)
Deep Learningの手法の比較記事
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換）
Pythonで書けるDeepLearningのライブラリを比較してみた
DNN（ディープラーニング）ライブラリ : chainerとTensorFlowの比較 (1)
Deep Learningライブラリ 色々つかってみた感想まとめ
注意：
期待する内容についての学習済みのDeep Learning をRaspberryPi 3で運よく実行できたからといって、他のDeep Learningについても、RaspberryPi 3でうまくいくとは、かぎらないことをお忘れなく。一口にCNNといっても、使っているネットワークの階層と規模は極端に違います。
ネットワークの例
AlexNet：
解説記事の例 http://tecmemo.wpblog.jp/2017/03/19/dl_alexnet/
[Convolutional Neural Networks (LeNet)](http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html
「RaspberryPi の産業用途」にRaspberry Pi搭載のGPUであるVideoCore IVを使う話を追記しました