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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | Description - https://medium.com/@zlodeibaal/choosing-computer-vision-board-in-2022-b27eb4ca7a7c | CORAL | KHADAS VIM3 | ESP32 | Raspberry Pi 3B | Intel NCS2 | Rock Pi 3A 3568 | Jetson Nano | Hailo8 | MAIX-III AX620A | RK3588 | RK3566 | Raspberry Pi 5 | Intel i5 i5-6600 OpenVino | ||||||||||||
2 | System itself | |||||||||||||||||||||||||
3 | Easy to flash | 4 | 5 | 3 | 5 | 4.5 | 4.5 | 4.5 | 4.5 | 4.5 | 4.5 | 4.5 | 5 | |||||||||||||
4 | Easy to work with | 5 | 3 | 3 | 4.5 | 5 | 3.5 | 4.5 | 4 | 2.5 | 3.5 | 3.5 | 4.5 | |||||||||||||
5 | Conventional Linux | 4.5 | 4.5 | 0 | 5 | 5 | 4.5 | 4.5 | - | 3 | 4.5 | 4.5 | 5 | |||||||||||||
6 | Community support | 4 | 3 | 4 | 5 | 5 | 3 | 5 | 1 | 2 | 3 | 3 | 5 | |||||||||||||
7 | Models | |||||||||||||||||||||||||
8 | Oficial Models Zoo | 5 | 2.5 | 0 | 4.5 | 5 | 3 | 5 | 5 | 4.5 | 3 | 3 | 4.5 | |||||||||||||
9 | Unofficial Models Zoo | 4.5 | 1.5 | 1 | 5 | 5 | 2 | 5 | 1 | 1 | 2 | 2 | 5 | |||||||||||||
10 | Easy to export random model | 3.5 | 4* | 2 | 5 | 5 | 4 | 4.5 | 5 | 4 | 4 | 4 | 5 | |||||||||||||
11 | Easy to debug convertation | 4 | 4.5* | 0 | 5 | 5 | 3 | 5 | 5 | 3.5 | 3 | 3 | 5 | |||||||||||||
12 | Hardware | |||||||||||||||||||||||||
13 | Processor speed | 3.5 | 4 | 1 | 4.5 | 0 | 3.5 | 3.5 | - | 4.5 | 4 | 3.5 | 4.5 | |||||||||||||
14 | test 1**** | 182 | 475 | 1850 | 133 | 257 | 1015 | 812 | ||||||||||||||||||
15 | test 2**** | 19183 | 48831 | 449938 | 26748 | 23676 | 330438 | 77664 | ||||||||||||||||||
16 | ||||||||||||||||||||||||||
17 | mechanical and construction | 4 | 4 | 4 | 4.5 | 4 | 5 | 4 | 5/3 | 2 | 5 | 5 | 4.5 | |||||||||||||
18 | How easy is it to buy? | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 3 | 5 | 4 | 4 | 5 | |||||||||||||
19 | Pins for external connection | 5 | 5 | 3 | 5 | 0 | 5 | 5 | 0 | 5 | 5 | 5 | 5 | |||||||||||||
20 | Models (Batch 1) | TFlite TPU | Khadas | binary:) | ONNX | tflite fp16 | cv2-ONNX | NCNN | TorchScript int8 | TorchScript fp32 | FP16-32 | OAK | rknn-toolkit | TensorRT FP32/16 | int8 | int8 | rknn-toolkit | NCNN | rknn-toolkit | tflite fp16 | ONNX | NCNN | INT8 | FP16 | FP32 | |
21 | MobileNet v1 224*224 | 2.9ms (int8) | 7ms**(int8) | 360-460 | 24ms | <33ms | 9(int8) | 20ms | 3 | 19(int8) | 3.4 | 6 | 8 | |||||||||||||
22 | MobileNet v2 224*224 | 3ms(int8) | 5ms***(int8) | 210-410ms | 160-300 | 240-300ms | 100 | 1300 | 30ms | 10(int8) | 20ms | 3.5 | 3.3 | 26(int8) | 32-55ms | 14ms | 5 | 5 | 7 | |||||||
23 | MobileNet v1 a=0.25 96*96 | 900ms(int8) | ||||||||||||||||||||||||
24 | SSD MobileNet v1 300*300 90class | 10ms(int8) | 700ms | 350-430ms' | 41ms | <33ms | 30ms | 10 | 11 | 13 | ||||||||||||||||
25 | SSD mobileNet v2 300*300 90class | 15ms(int8) | 380-450ms' | 62ms | <74ms | 38ms | 7 | 10 | 10 | |||||||||||||||||
26 | SSD mobileNet v1 320*320 90class | 18ms**(int8) | ||||||||||||||||||||||||
27 | Yolov5S | |||||||||||||||||||||||||
28 | 640*640/NoNMS | 200ms(int8) | 100ms***(int8) | 3000-4800ms | 3400-11000ms | 5900-6300ms | 3000-3300ms' | 340ms | <200ms | 170(int8) | 120'' | 20 | 22 | 12ms (fp16) | 85ms | 330 (int8) | 650ms | 450ms | 165-210ms | 82 | ||||||
29 | 224*224/NoNMS | 47ms(int8) | 30ms***(int8) | 400-780ms | 430-550ms | 730-920ms | 490-550ms' | 50ms | <33ms | 18(int8) 50(fp16) | 30 | 5 | 110 (fp16) | 70ms | 37-63ms | 21ms | 13 | |||||||||
30 | ResNet50 | 51.5ms(int8) | 27ms(int8) | 1300-2300ms | 2300-2450ms | 1700 | 63ms | <66ms | 44(int8) | 29 | 28 | 22.6 | 110(int8) | 135-175ms | 67-89ms | 21 | 33 | 33 | ||||||||
31 | Other | |||||||||||||||||||||||||
32 | Price (USD) | 130 | 120 | 5 | 35-50 (on 09.2020 the price is around 131) | 100 | 35 | 270''' | ~40-120 Hailo | ~60-120 | ||||||||||||||||
33 | Project I was involver in | 0 | 1 | 0 | 5 | 1 | 1 | >10 | 0 | 0 | ||||||||||||||||
34 | Hobby project I made | 0 | 0 | 1 | 2 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | ||||||||||||||||
35 | Link | https://www.youtube.com/watch?v=hMnzSk35lSU | https://www.youtube.com/watch?v=ii-KpD-KdYw | https://youtu.be/w_sCTPDuutQ | https://youtu.be/EE2x3BhxubA | https://youtu.be/ATaYQ3FBFxk | https://youtu.be/Sadmw6Rrj1Y | https://youtu.be/ja7HPgJWcg4 | https://youtu.be/kfnz8kB2FLA | https://youtu.be/3q89nC_tHE0 | ||||||||||||||||
36 | Idle power consumption | 2.2w | 2.6w | 1.65w | 0.85w | 1.65w | 2.2w | |||||||||||||||||||
37 | Neural network inference | 4.35w | 3.5w | 2.05w | 1.75w | 2.2w | >10w | 2w hailo + board | 3w | |||||||||||||||||
38 | * - Dissenting opinion, there is ambiguity | ' - models from examples (not mine convertion) | *Last update from 2024. Everything easy now | |||||||||||||||||||||||
39 | ** - converted from TFlite | " - on Jetson Nano NMS is VERY slow. | ||||||||||||||||||||||||
40 | *** - converted from ONNX | "' - few years ago the price was ~100usd | ||||||||||||||||||||||||
41 | **** - stress-ng --cpu 4 --cpu-method matrixprod --metrics-brief --perf -t 20 | |||||||||||||||||||||||||
42 | **** - stress-ng --cpu 4 --cpu-method factorial --metrics-brief --perf -t 20 | |||||||||||||||||||||||||
43 | Link to description - https://medium.com/@zlodeibaal/choosing-computer-vision-board-in-2022-b27eb4ca7a7c | |||||||||||||||||||||||||
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