Pull to refresh

Comments 8

Извините, но реально сложно воспринимать. Хорошо хоть код в прозе)
 Внимайте мне все
 священные роды,
 великие с малыми
 Хеймдалля дети!
 Один, ты хочешь,
 чтоб я рассказала
 о прошлом всех сущих,
 о древнем, что помню
Автор, чего вам точно не дано, так это стихи писать. Никогда больше так не делайте. Они ужасны.
Тема реально интересная, но как же тяжело читать! Автор, не делайте так больше никогда, пожалуйста.
Автор, это забавно, но очень просим дальше деать в прозе. Стихи здесь неуместны
С каким разрешением и каким максимально FPS удаётся положение головы оценивать?
Была бы интересна оценка — с Мовидиусом и без.

CopterSpace, В данном случае у нас алгоритм состоит из двух частей: нахождение лиц и затем, по лицу, определить положение головы. Все найденные лица вырезаются из кадра и приводятся к единому размеру (60x60). То есть если говорить про качество — важно отдельно оценивать детектор и предсказатель углов.


Про сравнение с Мовидиусом и без. Две эти сети сохранены в формате, который можно запускать только через OpenVINO — а это значит, что только на железе Intel (CPU, GPU, FPGA, VPU (Movidius)). Для Raspberry Pi доступен только режим запуска на Movidius (или через OpenCV, но уже не Intel сетей, а других публичных). Альтернатива — попробовать взять публичную сеть и запустить как на CPU, так и на Movidius (через тот же OpenCV).


Конкретно для этих двух сетей, этого скрипта, и того, что у меня лежит дома (Movidius Neural Compute Stick первой версии и Raspberry Pi 2 model B) — детектор отрабатывает за 72-75 миллисекунд (около 14 FPS), предсказание углов — 10-11 миллисекунд (около 100 FPS). Детектор можно разогнать, подавая ему на вход изображение размера не 300x300, а меньше. Мы (OpenCV) так сделали для JavaScript примера с похожей сетью (там 128x96 вход). Какой размер брать — зависит от потребностей в балансе качества против скорости.


Хочу обратить внимание, что эти числа можно воспроизвести только указывая ddepth=cv.CV_8U, что значит, что на стик по USB отправляются не FP32, а U8, которые конвертируются уже на девайсе. Такой трюк необходим потому, что на RPI USB 2.0 и чем меньше отсылаем данных — тем быстрее общий FPS.

Очень здоровская подача! Рифмы корявые, ритм хромой, но это комизма лишь добавляет. Пару четверостиший выучу, чтоб начинать декламировать в неловких ситуациях. Автору могу пожелать не терять энтузиазма — побольше тренироваться слагать стихи и уметь с помощью них описать возню с железом и кодинг!
Sign up to leave a comment.