# ONNX Runtime (legacy) — תוספי ViON

מקור: https://vionvision.tech/he/plugins/analytics/onnx-legacy

אפשרות לניתוח וידאו לכרטיסי מסך ישנים של NVIDIA ולמערכות עם גרסה קודמת של CUDA. בדקו את הדרישות לפני החיבור.

- חבילה: @vionvision/camera-ui-onnx-legacy
- קבוצה: ניתוח וידאו ושמע
- גרסה: 1.5.8
- נדרש: ViON 2.4.2 ומעלה
- רישיון: MIT
- https://npm.vionvision.tech/-/web/detail/@vionvision/camera-ui-onnx-legacy
- https://github.com/atva0408-create/Vion-plagin/tree/main/camera-ui-onnx-legacy#readme

## תיאור טכני

זיהוי אובייקטים, פנים ולוחיות רישוי לכרטיסי מסך ישנים של NVIDIA ולמערכות שנשארות על CUDA 12. עם תוסף ONNX הרגיל, הזיהוי בכרטיסים האלה עובר בשקט למעבד.

## מה הוא עושה

- זיהוי אובייקטים: אנשים, כלי רכב ובעלי חיים
- איתור פנים וזיהוי פנים
- מוצא לוחיות רישוי וקורא את הטקסט שלהן
- חיפוש בבינה מלאכותית לפי תיאור
- מוצא אנשים דומים במצלמות שונות (Person Re-ID, מופעל לכל מצלמה) ומסמן את קווי המתאר של אנשים, כלי רכב ובעלי חיים (סגמנטציה)

## מה צריך

- השתמשו בו במקום תוסף ONNX הרגיל אם כרטיס ה-NVIDIA שלכם ישן מ-GTX 1650: ‏Maxwell (סדרות GTX 700/900), ‏Pascal (סדרת GTX 10, ‏Quadro מ-P400 עד P4000, ‏Tesla P4/P40/P100) או Volta ‏(Titan V, ‏Tesla V100)
- או אם אתם רוצים לשמור על CUDA 12 מותקנת
- ‏CUDA 12.x, ‏cuDNN 9.x עבור CUDA 12 ומנהל התקן NVIDIA בגרסה 525 ומעלה
- ‏Linux או Windows
- על GTX 1650 ומעלה, השתמשו בתוסף ONNX הרגיל: הוא עובד עם CUDA 13, תומך באופן מובנה בסדרת RTX 50 וממשיך לקבל תיקונים

## הגדרות

- "Execution Provider": ‏'auto' משתמש ב-CUDA ב-Linux וב-Windows ‏(x86_64), אחרת במעבד; עם 'tensorrt' ‏(NVIDIA TensorRT) ההפעלה הראשונה אורכת יותר. אם יש כשל, המעבד לוקח פיקוד.
- "CUDA Device IDs": באילו כרטיסי מסך להשתמש, למשל "0,1"
- "CLIP Model (Images)": מודל החיפוש בבינה מלאכותית לכל המצלמות. אחרי החלפתו, אנדקסו מחדש את ההקלטות.
- "Face Recognition Model": מודל אחד לכל המצלמות. אחרי החלפה הפנים השמורות מעובדות מחדש.
- לכל מצלמה: המודלים לזיהוי אובייקטים, איתור פנים ולוחיות רישוי. "Default" עוקב אחר המודל המומלץ.