В данной статье речь пойдёт о замерах производительности и точности работы моделей YOLOv8 на разных устройствах с различными оптимизациями и без них. Большое внимание будет уделено работе Yolo на “слабых устройствах”, таких как Raspberry PI, Orange PI, Jetson Nano, мини ПК. 

Современные задачи робототехники требуют вычислений "на борту", что особенно актуально для автономных систем. Важность данного исследования заключается в том, что оно направлено на решение задачи детекции в режиме реального времени на маломощных устройствах, что открывает новые возможности для использования компьютерного зрения в мобильных и автономных роботах. Будем считать, что FPS обработки изображений  >= 10 пригоден для некоторых задач детекции в реальном времени, но далеко не для всех.

В прошлом месяце Stability AI выпустила Stable Diffusion XL 1.0 (SDXL) и открыла её исходный код, не требуя каких-либо специальных разрешений для доступа к ней.

Релиз прошёл в основном незамеченным, потому что шумиха вокруг генеративного искусственного интеллекта немного поутихла. Все в области искусственного интеллекта слишком заняты генерирующим текст ИИ, таким как ChatGPT. Примечательно, что SDXL одна из первых моделей с открытым исходным кодом, которая может изначально генерировать изображения с разрешением 1024x1024 без махинаций, что позволяет отображать гораздо больше деталей. На самом деле SDXL состоит из двух моделей: базовой модели и дополнительной модели уточнения, которая значительно улучшает детализацию, и, поскольку уточнение не приводит к снижению скорости, я настоятельно рекомендую использовать её, если это возможно.

Думаю про VPN слышали все, и многим приходилось им пользоваться. При этом использование готового VPN, которым руководит какой - то неизвестный человек, не является хорошей идей. Тем более в России на данный момент пытаются блокировать, как сами VPN провайдеры (Windscribe, Proton и другие известные сервисы), так и сами протоколы.