Madf писал(а):
Да ладно, походу у вас опыт использования малины "не очень". Все малины, под норм нагрузкой превращаются в тыквы без радиаторов и того же куллера (особенно в закрытом корпусе (из дерева/пластика).
Вы не услышали. Камера от гугла не греется благодаря специализированному процессору, который потребляет столько, сколько нужно одному только вентилятору от JeVois. Это к сравнению теххаров девайсов, а не к моему опыту по малинке.
TensorFlow запускается на обоих девайсах.
Работают обе камеры с уже обученными сетками. В том числе из открытых хранилищ, где их много и с каждым днем все больше.
Т.е. делают они одно и то же и примерно одинаково, но на разном железе.
Специализированный МК конечно выигрывает по энергопотреблению.
Технология гугла масштабируется, т.е. можно объединить 2/3/4 сопроцессора.
Можно ожидать сильного падения цены на гуглокамеру, как это уже случилось с их первой поделкой для ИИ-обработки звука Google AIY Voice Kit.
Vladimat писал(а):
Лет 10 назад мой старенький фотик Сони умел находить рожи в поле зрения. И он точно автономный
Задача нахождения лиц в кадре решается уже давно и маломощными процессорами
Походу мы еще очень мало знаем эту предметную область. Распознавание лиц это типа "Хелло уорлд" в ИИ. Есть готовые сетки которые эмоции распознают, пол, в движении, жесты пальцами на 100 fps.
Scorpio писал(а):
А что есть для нее объект? Или надо обучать? На бильярдном столе определит координаты всех шаров?
Готовая сетка в открытом доступе распознает 1000 разных объектов. Вот
пример, когда сеть нашла холодильник, хотя ее не просили, просто потому что она это умеет.
Координаты можно, но с двумя камерами.
Вход
Регистрация
FAQ
Поиск
