¿Qué modelo de IA de AYNIcam deberías elegir?

Un modelo no es lo mismo que una vista

El modelo de IA procesa la imagen de la cámara. Una vista decide cómo presenta la app la información resultante. En la familia de detectores, Detección, Mapas, Virtual y Aparcamiento ofrecen distintas presentaciones sin cargar cuatro cámaras independientes. La familia de segmentación ofrece resultados diferentes y abre una página específica.

nawnaw: el detector Gratis

nawnaw es el detector gratuito basado en YOLOX-Tiny. Admite personas, bicicletas, motocicletas, coches, autobuses, semáforos y señales de stop. Empieza aquí si quieres recuadros de detección o una de las cuatro vistas de conducción. Un modelo más sencillo no garantiza una frecuencia concreta de análisis, pero es un punto de partida razonable para comparar la carga de trabajo en tu teléfono.

nawnaw pro: otra opción de detector

nawnaw pro usa el detector YOLOX-Small, de mayor tamaño, y requiere Pro. Comparte las mismas siete categorías y vistas de la familia de detectores. Pruébalo si quieres comparar los resultados de detección en tus condiciones. No interpretes las cifras ilustrativas de confianza del selector de modelos como una prueba de rendimiento ni des por hecho que una detección Pro es automáticamente correcta.

nawnaw seg pro: máscaras y superficie de la carretera

Elige este modelo Pro cuando quieras máscaras de instancias y el resultado de la superficie de la carretera. Abre Segmentación en lugar de las cuatro páginas de la familia de detectores. No añade detección de edificios, reconocimiento del número de carriles ni una orientación fiable de la parte delantera o trasera de los vehículos. Si quieres volver a Mapas o Aparcamiento, regresa a nawnaw o nawnaw pro.

Haz una comparación justa

Con el vehículo detenido de forma segura, mantén el soporte y la escena sin cambios y cambia un modelo cada vez. Compara las observaciones útiles, los objetos omitidos, la legibilidad y la respuesta tras el calentamiento. El selector de tres tarjetas contiene vistas previas ilustrativas integradas; ayudan a explicar los tipos de resultados, no a demostrar su precisión. Elige el resultado que necesites dentro de los límites térmicos de tu dispositivo.