Настройка: Raspberry PI 4b 4 ГБ с ускорителем Coral USB.
Я запускаю эту программу обнаружения с официального веб-сайта Coral USB.
Запуск обнаружения с mobilenet_ssd_v2_face_quant_postprocess_edgetpu.tflite работает со скоростью 30 кадров в секунду. И светодиод на Coral USB пульсирует, , что означает, что Edge TPU работает .
python3 detect.py --model=../all_models/mobilenet_ssd_v2_face_quant_postprocess_edgetpu.tflite --labels=../all_models/coco_labels.txt
И на выходе получается примерно такой поток:
96% person Inference: 11.99ms FPS:22.9
Mymodel.tflite работает со скоростью 3 кадра в секунду. Светодиод на коралловом USB: solid, что означает, что Coral USB инициализирован, но не работает.
python3 detect.py --model=../all_models/mymodel.tflite --labels=../all_models/dict.txt
И на выходе получается поток, похожий на tis:
85% S_13 Inference: 290.25ms FPS:3.2
Примеры с gstreamer, pygame и raspicam в репозитории GitHub дают тот же результат (3 кадра в секунду) и solid светится, если я запускаю свою собственную модель, но все они работают со скоростью 30 кадров в секунду с mobil enet и светодиодом мигает во всех трех случаях.
Я считаю, что проблема связана с неработающим Coral USB, когда Raspberry запускает мою собственную модель, которая имеет эти спецификации
Другой материал
Мои метки имеют тот же формат, что и coco_labels.txt, и обнаружение, даже если оно медленное, происходит. Таким образом, ярлыки, похоже, не проблема.