#nas #serwer #cloud #domowyserwer #pc #synology #minipc #homelab #wirtualizacja #proxmox #frigate #homeassistant
Kupiłem minipc z n150.
Chciałem się pobawić frigate i sobie udostępniłem igpu do vm z HA i tam sobie analizuję przy pomocy igpu.
Jednocześnie straciłem dostęp na lxc do /dev/dri przez co nie mam transkodowania prze igpu.
Kupiłem minipc z n150.
Chciałem się pobawić frigate i sobie udostępniłem igpu do vm z HA i tam sobie analizuję przy pomocy igpu.
Jednocześnie straciłem dostęp na lxc do /dev/dri przez co nie mam transkodowania prze igpu.

















Postanowiłem więc zainwestować w Google Coral TPU. Super, procek nic się nie nudzi i takie tam, ale... masakra z jakością rozpoznawania.
Kot jest psem, kubeł
źródło: frigate
PobierzAle dalej zero pomyłek przy detekcji. Teraz testuję model z 320x320. Bazuję na modelach "EfficientDet-Lite" z https://gweb-coral-full.uc.r.appspot.com/models/object-detection/
Ogólnie jednak wydajność na plus z Coralem, na wykresie poniżej obciążenie do 14/10 z CPU i modelem Yolo11s, potem Coral i domyślny model (ale bardzo mylący się, bez sensu one są) i
źródło: Zrzut ekranu 2025-10-19 o 11.22.56
PobierzEdit: cofam co napisałem, muszę potestować. Ale zauważyłem, że po prostu na niższej rozdzielczości procent prawdopodobieństwa spada i nie łapało się w tresholdzie. Z drugiej strony widzę, że HA nie uwzględniał go i widzę znowu psa jako człowieka. Ech...