CV Playground

画像認識モデルを、この端末のブラウザとサーバーで動かして比べる

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探す物(テンプレート)
止まる条件(どれか 1 つでも当たれば止まる)

止まるにはすぐ、進むに戻るのは条件が 5 フレーム続けて外れてから。ブラウザとスマホのカメラによる簡易の判断で、見落としや遅れがあるので、安全に関わる用途には使わない

画像:
動画: 出典: intel-iot-devkit/sample-videos(CC BY 4.0)

実行履歴

時刻タスクモデル実行場所サイズ読み込み推論結果

読み込み=初回のダウンロードとモデル初期化(2回目以降は 0)。推論=画像1枚の処理時間(連続実行は平均)。動画・カメラは元の解像度で表示し、推論には「処理解像度」(長辺、既定 640px)に縮めたフレームを渡す。ブラウザ実行はこの端末の性能、サーバー実行はサーバーの性能と通信を含む。

速度を測る(ベンチマーク)

決まったサンプル画像(街)で、ウォームアップ 3 回のあと指定の回数だけ推論し、中央値・p90・p95 などを実行履歴に「ベンチ」として記録する。端末ごとに同じ条件で比べられるので、CSV を書き出して並べるとよい(端末の情報は書き出すファイルに入るだけで、どこにも送らない)。「実行設定」は今の設定で測る。入力サイズ可変のモデルはそのモデルの既定の長辺で測る(画面で選んでいるモデルだけは「モデル入力(長辺)」の値)。

測るモデルを選ぶ

手元の ONNX を使う

公開されているモデルのファイルを既に持っている時に、ダウンロードせずに使う。選んだファイルの SHA-256 を下のモデルのファイルと照らし、完全に一致した時だけそのモデルのファイルとしてブラウザのキャッシュに入れる(ファイルは端末の外に送らない)。一致しないファイル(自前で学習・変換したもの)は今のところ使えない。

照合できるファイル

データと通信について