特定の解決策がなければ、家庭用監視システムのセットアップは困難から完璧までさまざまであることがわかります。問題なく、想定どおりに動作しますが、途中で問題が発生する可能性があります。おそらく、システムが処理するには IP カメラが多すぎるか、すべての物体検出タスクによって CPU に負荷がかかっている可能性があります。 USB ドングルまたは M.2 カードとして提供される Corel Accelerator をインストールすることが一貫して推奨されています。 Frigate ハードウェアのサポートは限られており、Coral は安価だったので、これは良いアドバイスでした。
しかし時代は変わり、Frigate はさまざまな種類のハードウェア、特に CPU やディスクリート グラフィックス カードでより適切に動作するようになりました。 Corel Acceleration はもう必要ありませんが、最良の (推奨される) 選択肢ではないかもしれませんが、明日システムから削除しても構わないと思います。私の場合、Coral TPU を購入して何度か試しましたが、何も動作しませんでした。
サンゴの加速は紙の上では良好に見える
しかし、それはもはやフリゲート艦のセットアップにとって正しい選択ではありません
おそらく、Proxmox を実行しているミニ PC または小型のコンパクトなデスクトップ システムをお持ちでしょう。 AI 対応の拡張ツールを使用して、フリゲート艦の物体検出パフォーマンスを向上させるオプションがあります。これは、USB ドングルまたは M.2 カードの形式で提供されます。 Google Coral USB Accelerator は多くの人のお気に入りの選択でした。これは当時、フリゲート艦独自の CPU 検出器のおかげで素晴らしいものでしたが、複数のカメラがペアになっている場合、信じられないほど非効率でほとんど苦痛でした。 Coral をシステムに追加すると、同じハードウェアを大幅に高い高さまでパンチできるようになり、より良いエクスペリエンスが提供されました。
Corel はもはやほとんどプラグ アンド プレイではありません。
当時でも、PCIe または M.2 アクセラレータは当たり外れがありました。 USB ドライブでは、ドライバーの複雑さのほとんどが解消され、動作がほぼ保証されていました。特に Frigate が隔離された環境で VM として実行されている場合は、作業が簡単でした。消費者向けグラフィックス カードは大きなダメージを受けると大量の電力を消費するため、これは個別の GPU に依存するよりもはるかに合理的です。何らかの方法で地元の再生可能電力を豊富に利用できるか、幸運にも経済的に余裕がある場合を除き、電気は自宅の研究室内でのみ重要になります。
Corel の問題は、最近購入してすぐに気づきましたが、ハードウェアを使用する前提全体が Google 製のパッケージに依存しているということでした。私が話しているのは、Edge TPU ランタイム、TensorFlow Lite 互換性、ドライバー (特に私のような PCIE および M.2 アクセラレーター用)、および広範な Corel 開発プラットフォームです。これらの部分は古いため、コミュニティは、特に最近の Linux カーネル バージョンでの依存関係とドライバーの問題を回避する必要があります。つまり、Frigate が Coral を放置したわけではなく、むしろ、Coral の方が参入者の学習曲線が高かったということです。
Frigate は引き続き Coral をサポートしていますが、推奨されなくなりました
Frigate の公式スタンスでは、Coral は引き続きサポートされていますが、多額の費用をかけずにパフォーマンスを向上させるためのデフォルトの答えではありません。フリゲートボックス内で Coral TPU を実行している場合でも、パニックに陥る必要はありません。明日の朝、突然のホームからの応援はありません。代わりに、システムを再構築する場合、またはセットアップを再確認する場合、Corel はデフォルトのオプションではなくなりました。懸念の主な原因は、デバイスが時代遅れであることです。
より良いソリューションには、Intel OpenVINO、Nvidia GPU、またはその他の検出器パスが含まれます。 Coral による検出には依然として価値がありますが、トラブルシューティングが必要な場合には摩擦が生じる可能性があります。フリゲート艦はサンゴの支援を受けて前進した。監視プラットフォームは、さまざまなハードウェアおよび構成で動作するようになりました。
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家庭用監視システムは高価である必要はありません
Frigate バージョン 0.17 はゲームを変えました
Coral を超えたより優れたサポート
切り下げにより既に Corel の販売が難しくなったとしても、Frigate の Nvidia GPU と Intel OpenWin の改良により、どちらかを選択することなく快適に入手できるようになりました。 CUDA グラフは Frigate のバージョン 0.17 で導入され、各推論での CPU の関与が軽減され、推論時間が短縮され、CPU 使用率が削減されました。 Intel NPU は Frigate モデルを実行できるようになり、GPU を解放して他の機能を処理できるようになります。最新のサポートされている Intel CPU を搭載したシステムは、適切なディスクリート Nvidia GPU と同様に、そのワークロード以上のワークロードを処理できます。
Corel は依然として良い選択肢かもしれませんが、それを動作させることができ、Google による正式な開発がないためにハッキング可能性が高まることを心配しない場合に限ります。 Intel GPU、Nvidia GPU、Halo-8L デバイスはすべて、インスタンス内で Frigate を実行する最新の Linux システムではより良い選択肢です。少し高価ではありますが、Halo 8L はフリゲート艦システムにおける CORAL の精神的な後継者としてふさわしいものであり、物体を検出して推定する最新の方法を提供します。
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