Coral o Hailo para Frigate: comparativa con datos oficiales
Los dos sirven para que Frigate detecte personas, coches o gatos sin fundir la CPU. Aquí van solo datos publicados por Frigate o por los fabricantes, cada uno con su fuente. Donde no hay dato oficial, lo pone. No los hemos medido nosotros.
| Dato | Google Coral | Hailo-8 / 8L | Fuente |
|---|---|---|---|
| Rendimiento máximo | sin dato oficial (la ficha técnica de coral.ai ya no se puede consultar) | Hailo-8L: hasta 13 TOPS · Hailo-8: hasta 26 TOPS | [2] [3] |
| Consumo | El USB puede pedir hasta 900 mA | Típico: 1,5 W (Hailo-8L) · 2,5 W (Hailo-8) | [4] [2] [3] |
| Formatos | USB, Mini PCIe y M.2 | M.2, y HAT para Raspberry Pi | [1] |
| Detector en Frigate | type: edgetpu (device: usb o pci) | type: hailo8l (device: PCIe) | [1] |
| Modelo por defecto en Frigate | Un modelo TensorFlow Lite que ya viene en el contenedor | YOLOv6n, que se descarga en el primer arranque; luego funciona sin conexión | [1] |
| Ritmo para seguir a las cámaras | Ejecuta una sola instancia del modelo: necesita unos 10 ms por inferencia | sin dato oficial | [1] |
| Uso fuera de Frigate | PyCoral solo admite Python 3.6 a 3.9 | sin dato oficial | [4] |
| Precio | sin dato oficial | sin dato oficial | — |
Frigate no deja mezclar detectores distintos para detectar objetos: o Coral, o Hailo. [1]
Fichas relacionadas
- Frigate: elegir detector (Coral, Hailo o CPU) para visión local
- Frigate con Hailo-8L en la Raspberry Pi 5: no aparece /dev/hailo0
- Google Coral USB Accelerator · Google Coral M.2 Accelerator
Fuentes
- Documentación de Frigate — Detectores de objetos (en inglés)
- Hailo — Hailo-8L Entry-Level AI Accelerator (en inglés)
- Hailo — Hailo-8 AI Accelerator (en inglés)
- Friki Labs — Google Coral USB Accelerator (manual y guía rápida)
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