Pull to refresh

Comments 5

На сентябрь 2019
1. Coral был запрещен к поставке в РФ
2. Было непонятно, можно ли его использовать в задачах семантичекой сегментации изображений. В частности меня интересует Deeplab
3. Не похоже, что для одновременной обработки одного изображения можно использовать 2-3 свистка

Никто не в курсе, что-то изменилось по п.1-3?
Я даже зарегался для такого случая)

1. По этому пункту ничего не скажу, в РФ не пытался ввозить, в мою страну все едет.
2. Его можно использовать практически в любых задачах, там есть ограничение на объем сети, но большинство предобученных моделей Tensorflow можно уменьшить при переводе в tf-lite. Есть уже готовая сетка DeepLab v3 для TPU, качается с оф. сайта и также уже есть примеры в сети. (ищите парня pinto0309). В частности у меня на компе работало на скорости 10 фпс с USB3.0. Тоже самое на Raspberry 4 с USB3.0 уже 3.6фпс
3. У того же pinto0309 есть примеры использования до 3 сеток одновременно на 3 разных свистках. Более того, вроде есть возможность залить на свисток несколько сеток и потом использовать их последовательно, если хватит места в SRAM конечно. При обработке 1 изображения нет смысла в нескольких свистках.

Подскажите если есть 15 ip камер разрешения 4к сколько нужно штук Google Coral Edge TPU если движение обычно максимум на 2-3 камерах одновременно и можно ли его заменить обычной видюхой nvidia ? планирую использовать на Frigate NVR

Одной платы на 2 чипа TPU должно вполне хватить (типа G650-06076-01).
Да, можно видюху nvidia поставить и использовать модуль детекции tensorrt. Да, на видюхе гораздо быстрее и больше возможностей по вариантам нейронки, но и требования к железу существенные (и видюха не абы какая), и в десяток раз дороже это.

В целом, все варианты описаны в доке: https://docs.frigate.video/configuration/object_detectors

Sign up to leave a comment.

Articles