У него на видео какой - то неправильный код (на скрине из гитхаба, но в видео он такой же), а точнее часть по замеру FPS. Он после инференса перезаписывает start_time. И в итоге у него разница во времени не между началом инференса и концом, а концом инференса и концом пост-процессинга.
А с какой частотой происходил сбор и процессинг(получение окончательных данных о позиции робота) с MPU6050? Какие - то фильтры применяли? И какая по-итогу была точность локализации, если замеряли?
Спасибо за ответ. В теории можно попробовать запускать параллельно "быструю детекцию" и sahi. Т.е. пока нет результатов работы SAHI используются данные с других методов. И в итоге все данные комплексируются. Но для этого нужно дополнительные мощности, а также если дрон летит быстро, то пока SAHI его обработает он может улететь.
Есть такая штука - ONNX, некий стандарт описания моделей. Он позволяет взять PyTorch модель и сконвертировать её в любой другой формат. Особой привязки к фреймворку нет.
Кстати касательно NCS и подобных ускорителей. Я на Orange PI 5 попробовал запускать yolov8, на его встроенном NPU на 6 TOPS и получалось в детекции int8 моделью чуть больше 60 FPS. NCS + Raspberry так быстро детектить не может, тем более если сравнить их цены, то получается, что сейчас гораздо выгоднее использовать Orange PI 5.
Касательно железа я проводил аналитику, но там про yolov8 на встраиваемых устройствах. А так если есть возможность видеокарту от Nvidia использовать, то особых проблем с железом не будет
А если заменить на самом светофоре Arduino на wemos mini или подобную плату с встроенным WiFi трансивером. В таком случае в качестве пульта можно использовать любой телефон (с веб клиентом)
Я посмотрел публикации от вашей школы и обратил внимание на то, что вы очень часто используете слово "кодить". Для вас (вашей школы в целом) есть ли разница между словами "кодить" и "программировать" ?
А бот по итогу работает на Mikrotik CCR-1036? Просто если под "бюджетно" иметь ввиду стоимость железа и обслуживания, то условный Orange PI и бот на Python или любом другом языке будет намного дешевле.
У него на видео какой - то неправильный код (на скрине из гитхаба, но в видео он такой же), а точнее часть по замеру FPS. Он после инференса перезаписывает start_time. И в итоге у него разница во времени не между началом инференса и концом, а концом инференса и концом пост-процессинга.
А с какой частотой происходил сбор и процессинг(получение окончательных данных о позиции робота) с MPU6050? Какие - то фильтры применяли? И какая по-итогу была точность локализации, если замеряли?
Спасибо за ответ. В теории можно попробовать запускать параллельно "быструю детекцию" и sahi. Т.е. пока нет результатов работы SAHI используются данные с других методов. И в итоге все данные комплексируются. Но для этого нужно дополнительные мощности, а также если дрон летит быстро, то пока SAHI его обработает он может улететь.
А вы не тестировали качество детекции SAHI, вроде специально разработана для мелких объектов?
Я под линуксом использую spoof-dpi
Интересно насколько система будет открытой
Есть такая штука - ONNX, некий стандарт описания моделей. Он позволяет взять PyTorch модель и сконвертировать её в любой другой формат. Особой привязки к фреймворку нет.
Если я правильно понял, то в итоге модель запускалась не на NPU (которого в данном SoC просто нет, если я правильно погуглил)?
А почему именно его? Или изначально стоит задача использовать отечественные компоненты?
Планируете ли участвовать в следующем году?
Кстати касательно NCS и подобных ускорителей. Я на Orange PI 5 попробовал запускать yolov8, на его встроенном NPU на 6 TOPS и получалось в детекции int8 моделью чуть больше 60 FPS. NCS + Raspberry так быстро детектить не может, тем более если сравнить их цены, то получается, что сейчас гораздо выгоднее использовать Orange PI 5.
Касательно железа я проводил аналитику, но там про yolov8 на встраиваемых устройствах. А так если есть возможность видеокарту от Nvidia использовать, то особых проблем с железом не будет
А на каком железе запускается детектирование объектов? Планируется ли работа в realtime?
Да, на 433 Мгц много шумов от раций охранников и кучи других пультов. Тем более эффективная антенна на 433 Мгц по размерам больше, чем на 2.4 Ггц
А если заменить на самом светофоре Arduino на wemos mini или подобную плату с встроенным WiFi трансивером. В таком случае в качестве пульта можно использовать любой телефон (с веб клиентом)
Я посмотрел публикации от вашей школы и обратил внимание на то, что вы очень часто используете слово "кодить". Для вас (вашей школы в целом) есть ли разница между словами "кодить" и "программировать" ?
Вроде на Хабре есть специальная рубрика "Я пиарюсь"...
Есть ещё serveo.net. Задержка неидеальная, но очень удобно использовать
А бот по итогу работает на Mikrotik CCR-1036? Просто если под "бюджетно" иметь ввиду стоимость железа и обслуживания, то условный Orange PI и бот на Python или любом другом языке будет намного дешевле.
Решил подробнее изучить тему с Yolov10. Это, конечно, результаты запуска на NPU, а не нативно. Но видимо, всё не так просто, не во всех случаях 10 модель быстрее 8 модели. Нашёл тут: https://github.com/Qengineering/YoloV5-NPU?tab=readme-ov-file#model-performance-benchmark-fps