2022年选择计算机视觉板

选择一个平台来使用边缘计算机视觉是很困难的。市场上有几十个板子。如果你读到其中之一，你想使用它。但是当你尝试时 - 它不是那么好。

Image by the Author

我尝试过了 比较市场上很多便宜的板子 .不仅在速度方面。我试图通过它们的“可用性”来比较这些平台。导出网络有多容易，支持有多好。工作是多么容易。

这篇文章是比较的结果。但是，如果您想了解更多关于板的信息，我为每个板制作了一个不同的视频（带有完整的比较）：

1. 谷歌珊瑚
2. 卡达斯 Vim3
3. ESP32 **** ——（视频是在我制作这个指南之前拍摄的。但它已经接近它了，所以我将它粘贴在这里。还有一个—— https://youtu.be/ms6uoZr-4dc )
4. 树莓派
5. 万千X （NCS 2，深度 Ai（OAK、OAK-1、OAK-D 等））
6. 摇滚派 3A （RK3568 等）（以及另外一个 — https://youtu.be/NHVPxPlY2lI 关于发展）
7. 杰森纳米

我希望这不是全部，我将补充这篇文章。截至目前，我有：

1. K210板（ 关于 )
2. MAIX-II板（ 关于 )

我认为我会将它们附加到本指南中。我已经有了 视频 关于它们，但它非常小，我没有检查其中的所有标准。

另外，我的朋友答应让我测试一下 Hailo-8 ，但我还没有解决它。根据文档，Hailo 8 看起来很棒。现在我订购了一个 m5stack （使用 Sigmastar SSD202D 处理器）进行测试。

另外，我有一个列表，我计划迟早订购和测试，并添加到本文或下一篇：

1. DEBIX 模型 A — 它应该与 Vim3 非常相似，但系统不同
2. K510 双 RSIC-V64 — k210 的新版本比旧平台有显着的加速。更便捷的系统
3. Horizo​​n X3 Pi AI 主板 — 一个拥有更多针对 ROS 的大型社区的董事会。但是板上有一些 NPU 对应物，这使得该平台的测试变得有趣。
4. VisionFive RISC-V — 带有两个加速模块（NVDLA 引擎和 NPU）的板。三个月前想下单的时候就被拦住了，因为官方论坛有几个帖子明确说两个都不能运行（ NNE 不工作 , NVDLA 不工作 ）。我认为还没有任何改变。
5. 橙皮 5 — 这是瑞芯微 RK3588S。但是 Orange Pi 拥有相当先进的基础设施。与 Rock Pi 进行比较会很有趣。但它很可能是相似的。测试类似的 Orange 4B 也会很有趣。
6. 关于 RockChip，基于 RK1808 .那里有很多便宜的板子（比如 这个 ）。甚至还有一些带摄像头的。
7. 膝关节 — 没有评论的 NPU 模块。
8. 智子BM1880 **** - 同样，一个没有太多评论的令人兴奋的董事会。
9. 赛灵思 Kria — 是一块 FPGA 板。我一直想把我的表演放在一起并尝试一下。上次我尝试将数学移植到 FPGA

我知道还有 Beaglebone 和 JeVois。但它们对我来说似乎有点过时了。我也没有足够的实力去测试没有完整系统的板子，比如Arduino Portenta H7、Sony Spresense、Nordic Semi、Pi RP2040等。但在某些情况下，你也应该考虑它们！

我们走吧！

这是所有棋盘的决赛桌：

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1BMj8WImysOSuiT-6O3g15gqHnYF-pUGUhi8VmhhAat4/edit?usp=sharing

但让我先解释一下所有标准。

工作多么容易

闪现有多容易？ 刷了Jetson TK1花了半天时间。对于 RPi——半小时。固件是您在拆箱后开始与电路板通信的地方。

易于使用。 当我使用达芬奇时——调试需要很长时间。今天，所有过程通常都非常容易。让我们谈谈他们。

传统的 Linux .我喜欢你可以使用普通的 Ubuntu。当板上没有常规的 Linux 时，这让我感到难过。让我们检查一下。

社区支持。 大社区——问题少，解决方案多。让我们检查一下。

Image by the Author

在我看来，最好的电路板是 RPi 和 NCS。但它们并不是完全的计算机视觉板。 Coral 和 Jetsons 不错，但不是很好。

型号支持

通常，NPU 在模型转换方面不是很友好。让我们谈谈模型。

官方模型动物园 .支持哪些型号？

非官方模型动物园 .什么社区给这个董事会？

转换随机模型有多容易？ 如果我可以导出任何东西，为什么我需要前两点？！

易于调试转换问题。 如果出口不按计划进行。

Image by the Author

如您所见，三个好板和一个几乎好。

生产准备/爱好项目准备/董事会建设

一些额外的信息可以让您决定是否应该选择董事会。

处理器速度 ?许多计算机视觉系统需要良好的处理器。让我们检查一下。为了测试它，我将在Linux PC上使用stress-ng（Sudo apt-get install stress-ng）工具进行比较。

机械零件 ，施工，温度稳定。

易于购买。 我应该按“联系索要价格”按钮吗？... 还是排队等几个月？

外部连接引脚 .我能操纵现实吗？

Image by the Author

如您所见，除了没有 Linux 的板外，所有板看起来几乎相同。

速度测试

在性能比较中很难以 2 到 3 分对“董事会有多快”做出同谋理解。最好看一下“速度测试”部分 视频 并查看信息 这里 .不同的板子有不同的推理框架，不同的参数，不同的量化。

我到处都使用批量大小=1。这不是最好的策略。例如，对于 Jetson，它将提高性能。

Image by the Author

但在我看来，这些测试可以回答几个问题：

1. 小型神经网络的电路板有多快？
2. 大型神经网络的电路板有多快？
3. 运行神经网络的最佳框架是什么？

我不会评论速度测试；在我看来，没有“坏”的董事会。

价格

对于大型项目，价格至关重要。但你很难估计实际成本。例如：

1. Jetson 的成本大概是 99 美元，但现在芯片紧缺，250 勉强能买到
2. 一大堆电路板的成本低于一小块电路板。
3. 对于某些芯片，您可以对电路板进行原型制作，这样成本会更低。
4. 额外的外围设备会增加成本。对于不同的板，它会有所不同。

这是小价格表：

Image by the Author

概括

所以。我希望这将帮助您选择您的董事会。但这是一篇很小的文章。让我再推荐几个。

1. 一篇关于什么是 NPU 和 TPU、它们有何不同以及如何优化数学的好文章： https://blog.inten.to/hardware-for-deep-learning-part-4-asic-96a542fe6a81
2. 关于比较平台的好文章。有一些平台我没有审查 + 我没有的网络示例 - https://qengineering.eu/deep-learning-with-raspberry-pi-and-alternatives.html
3. 不是一个非常详细的比较，但我还没有审查一些令人兴奋的平台—— https://jfrog.com/connect/post/comparison-of-the-top-5-single-board-computers/
4. 一篇优秀而详细的文章，但板子不多—— https://arxiv.org/pdf/2108.09457.pdf

而且当然。如果你想关注我关于计算机视觉板的文章——订阅我的 领英 和 YouTube ！如果您有任何问题，请在评论中和通过 电子邮件 （或者我们可以 咨询 你的情况）。

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明

本文链接：https://www.qanswer.top/30398/47521209

标签：https,Author,Image,电路板,2022,测试,NPU,视觉,计算机
来源： https://www.cnblogs.com/amboke/p/16685534.html