Вариант детекции обьектов с помощью CodeProject.AI работал хорошо, но пришлось отдать под него отдельный, хоть и старый, ноутбук, который требовал отдельного питания, заметно грелся, жужжал вентилятором.
Поэтому, с появлением компактного девайса с arm64 и 4 Гб ОЗУ, захотелось перенести всё на него.
К счастью, оказалось что есть готовый Docker и для arm64, достаточно только при создании указать codeproject/ai-server:arm64.
Всё установилось и заработало, причем даже чуть побыстрее чем на старом ноутбуке, и всё в маленькой бесшумной коробочке с питанием от USB.
Но хотелось что-то улучшить...
Стандартно, там внутри для распознавания обьектов используется нечто под названием YOLO 6.5. (да, я понятия не имел что это такое. Работает и хорошо, а что?)
При этом через пользовательский интерфейс система сообщает, что можно обновить до более свежей версии, но при попытке обновить штатным образом, нажатием кнопочек на экране, всё только портится и работать перестает: что-то не удалось найти, что-то не удалось загрузить и так далее.
При этом сама система - это как бы универсальный AI-сервер, на котором можно запускать разные модули, из которых по сути нужен только один.
А что если найти и запустить его отдельно?
Так выяснилось, что YOLO - это довольно известная штука от Ultralytics https://github.com/ultralytics/ultralytics, и актуальная версия там уже 11, а не 6.5.
И что всё это можно запустить под python.
Правда, есть нюанс: я не знаю python, но когда это кого останавливало?
Собирать всё это решено было также в докере, хотя бы для того чтобы ничего не поломать в работающей системе своими экспериментами.
