一个开源 AI（包括软件硬件资源）地址

妖狐艹你老母 2022-11-04 05:23 158阅读 0赞

开源 AI（包括软件硬件）资源 地址

[https://github.com/luxonis][https_github.com_luxonis]

[https://github.com/luxonis/depthai-hardware][https_github.com_luxonis_depthai-hardware]

文档：

[https://docs.luxonis.com/en/latest/][https_docs.luxonis.com_en_latest]

[https://docs.oakchina.cn/en/latest/][https_docs.oakchina.cn_en_latest]   中文文档 摘要：(还有一个odroid 是三星SOC）

<table> 
 <thead> 
 <tr> 
 <th> 产品 </th> 
 <th> OAK </th> 
 <th> 比特大陆BM1880 </th> 
 <th> TB-RK3399Pro </th> 
 <th> JETSON NANO </th> 
 <th> KOI K210系列 </th> 
 <th> openMV系列 </th> 
 <th> 树莓派4B </th> 
 </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 性能 </td> 
 <td> 4.0TOPS @INT8/FP16 </td> 
 <td> 1TOPS @INT8 </td> 
 <td> 3.0TOPS @INT16/FP16 </td> 
 <td> 0.472TOPS @PF16/FP32/INT8 </td> 
 <td> 0.8TOPS @INT8 </td> 
 <td> 0.4TOPS </td> 
 <td> 0.1TOPS </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 支持神经网络 </td> 
 <td> MobileNetv2SSD、TinyYOLOv3 and v4、Deeplabv3+等所有神经网络模型。 </td> 
 <td> DNN、CNN、RNN、LSTM </td> 
 <td> Inception V3、ResNet34、VGG16 </td> 
 <td> AlexNet、ResNet-18、YOLO </td> 
 <td> TinyYOLOv2 </td> 
 <td> 不适合做深度学习 </td> 
 <td> MobileNetv2SSD、TinyYOLOv3 and v4、Deeplabv3+等所有神经网络模型。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 摄像头 </td> 
 <td> 4K摄像头和两颗双目摄像头 </td> 
 <td> 无 </td> 
 <td> 无 </td> 
 <td> 无 </td> 
 <td> QVGA @60fps/VGA @30fps摄像头 </td> 
 <td> 30万像素摄像头 </td> 
 <td> 无 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 使用难度 </td> 
 <td> 非常容易 </td> 
 <td> 比较难 </td> 
 <td> 比较难 </td> 
 <td> 比较难 </td> 
 <td> 容易 </td> 
 <td> 中等难度 </td> 
 <td> 比较难 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 适用人群 </td> 
 <td> 人工智能研究人员，专业技术开发人员，学生 </td> 
 <td> 人工智能研究人员，专业技术开发人员 </td> 
 <td> 人工智能研究人员，专业技术开发人员 </td> 
 <td> 人工智能研究人员，专业技术开发人员 </td> 
 <td> 人工智能，机器视觉爱好者，学生 </td> 
 <td> 机器视觉爱好者，学生 </td> 
 <td> 人工智能研究人员，专业技术开发人员，学生 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 产品化 </td> 
 <td> 可以 </td> 
 <td> 可以 </td> 
 <td> 可以 </td> 
 <td> 可以 </td> 
 <td> 不可以 </td> 
 <td> 不可以 </td> 
 <td> 可以 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 支持框架 </td> 
 <td> Kaldi、Caffe、TensorFlow、ONNX、Pytorch、MXNet </td> 
 <td> Caffe、TensorFlow、pytorch、paddle、MXNet </td> 
 <td> TensorFlow、Pytorch、Caffe、Mxnet、Darknet、Onnx </td> 
 <td> Caffe、TensorFlow、ONNX、Pytorch </td> 
 <td> TensorFlow、Keras、Darknet </td> 
 <td> 无 </td> 
 <td> Kaldi、Caffe、TensorFlow、ONNX、Pytorch、MXNet </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

[https_github.com_luxonis]: https://github.com/luxonis
[https_github.com_luxonis_depthai-hardware]: https://github.com/luxonis/depthai-hardware
[https_docs.luxonis.com_en_latest]: https://docs.luxonis.com/en/latest/
[https_docs.oakchina.cn_en_latest]: https://docs.oakchina.cn/en/latest/