SugarKubes — это рынок контейнеров. Просто потяните контейнеры, чтобы добавить удивительные возможности вашему продукту! Узнайте больше на https://sugarkubes.io
Представляем новый SugarKube: Обнаружение объектов CPU/GPU!
В эту колоду входят следующие модели:
Быстро
- Очень быстрое обнаружение объекта с меньшей точностью
- может работать с графическим процессором или без него
- среднее время вывода ЦП составляет 80 мс на кадр, это примерно 12 кадров в секунду!
- среднее время вывода графического процессора составляет 23 мс на кадр, примерно 45 кадров в секунду!
- 80 классов объектов
Точный-600
- Точное обнаружение объекта с более медленным временем обнаружения
- может работать с графическим процессором или без него
- среднее время вывода ЦП составляет 500 мс, примерно 2 кадра в секунду
- среднее время вывода графического процессора составляет 50 мс, примерно 20 кадров в секунду.
- 600 классов объектов, но с меньшей точностью, чем у «точной» модели.
Точно
- самое точное обнаружение объекта с более медленным временем обнаружения
- может работать с графическим процессором или без него
- среднее время вывода ЦП составляет 500 мс, примерно 2 кадра в секунду
- среднее время вывода графического процессора составляет 50 мс, примерно 20 кадров в секунду.
- 80 классов объектов
Мы настоятельно рекомендуем запускать эту систему с графическим процессором NVIDIA. Протестировано на NVIDIA GTX 1080Ti для GPU и Intel Core i7 с тактовой частотой 2,7 ГГц для CPU
Объекты
- 80 объектов, полный список здесь. Включает в себя людей, автомобиль, грузовик, автобус и другие обычные предметы.
- 600 объектов, полный список здесь. У этой штуки есть все, включая пистолеты, ножи, оружие, мужчину, женщину, лицо, одежду!
Бег
так же просто, как вытащить док-контейнер.
# sign up at https://sugarkubes.io first to get access! docker run --rm -ti \ -p 8080:8080 \ registry.sugarkubes.io/sugar-cv/object-detection:cpu # Then visit http://localhost:8080/tester/index.html to upload a photo and see the results!
Развертывание
Этот модуль готов к запуску с использованием kubernetes и руля. Если вам нужна помощь в настройке, обращайтесь.
cd chart helm install --name object-detection -f values.yaml . --tls
Системные Требования
- Убунту 16/18
- GPU или CPU NVIDIA (медленнее)
Хотите узнать больше или вам нужна помощь в настройке! Свяжитесь с нами по адресу https://sugarkubes.io