在树莓派上可以做深度图像处理或机器学习的模型训练吗？

当然可以。

只不过，考虑到树莓派的性能，比较好的方案是让树莓派做为一个客户端，将图像发送给更给力的机器进行机器学习推理。

比如，Kirk Kaiser就用树莓派自制了一个抓拍小鸟的深度学习相机。

（图片来源：makeartwithpython.com）

上图为整个项目的总体架构。我们可以看到，树莓派连接一个摄像头，在树莓派上运行了一个基于Flask搭建的web服务，通过WiFi网络将图像传给主机。主机上运行基于TensorFlow实现的YOLO模型（可以实时检测目标的深度学习网络）。一旦检测到图像中有鸟，就将图像保存下来。

基于Flask搭建的web服务，让我们能够通过浏览器方便地查看图像。

具体而言，使用的模型是YOLO V2 tiny版本，与完整版本相比，准确率稍低一点，不过好处是算力负担轻，甚至可以在CPU上运行（理论上可以直接在树莓派上跑，当然速度可能会很慢）。

以上图片均来自于Kirk Kaiser的博客文章（/）。

所有代码可以访问GitHub获取：github.com/burningion/poor-mans-deep-learning-camera