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