Entdecke die Feinheiten des Einsatzes von YOLOv8 auf eingebetteten Geräten auf YOLO VISION 2023. Lakshantha Dissanayake erforscht die Herausforderungen, TensorRT die Magie und die Fortschritte der MCU-Plattform. Entdecke die Zukunft der Edge-KI in einer prägnanten, aufschlussreichen Lektüre.
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Auf der YOLO VISION 2023 (YV23) erläuterte Lakshantha Dissanayake die Feinheiten des Einsatzes von Ultralytics YOLOv8 Modellen auf eingebetteten Geräten, insbesondere auf NVIDIA Jetson und MCU-Plattformen. Lass uns einen Blick auf seine aufschlussreiche Reise werfen, die er auf dem Google for Startups Campus in Madrid teilte.
Lakshantha Dissanayake, Application Engineer bei Seeed Studio, leitet die KIoT-Innovationen von Seed Studio. Sein Vortrag unterstrich das Engagement von Seed Studio für die Förderung von Partnerschaften mit Entwicklern, ISVs und SIs und betonte die Demokratisierung der Technologie.
Die Edge-Evolution steht für einen entscheidenden Wandel in der Datenverarbeitung, bei dem die dezentrale Datenverarbeitung im Vordergrund steht. Mit dem Fokus auf Edge-Geräte verbessert diese Entwicklung die Echtzeitverarbeitung, verringert die Latenzzeit und befähigt lokale Geräte für effiziente und reaktionsschnelle Systeme in verschiedenen Branchen.
Während seines Vortrags ging Lakshantha auf die Herausforderungen und die Entwicklung von Edge-Geräten ein und erkannte die zentrale Rolle, die sie dabei spielen, Technologie zugänglich zu machen. Er ging auf die Feinheiten der Leistungsoptimierung von Edge-Geräten ein, insbesondere für Videoanalyseanwendungen, und bereitete so den Weg für die Zuhörer.
Zahlreiche neue GPU Geräte kommen auf den Markt, aber ihre Preise sind recht hoch. Auf der anderen Seite bieten eingebettete Geräte wie die Jetson-Serie eine Reihe von Einsatzmöglichkeiten, die es den Endnutzern erleichtern, die benötigten Analysen durchzuführen. Wenn du wissen willst, wie du mit den Seeedstudio Jetson-Geräten loslegen kannst, besuche unseren Blog.
Lakshantha erläuterte praktische Lösungen für die Herausforderungen bei der Einführung von YOLOv8 on-edge-Geräten. Vom Flashen des Betriebssystems bis hin zur Einrichtung der Umgebung - der Vortrag entmystifizierte die Komplexität und machte den Bereitstellungsprozess für Entwickler/innen leichter zugänglich.
TensorRT dient als Top-Tier-Engine für Inferenzen auf eingebetteten Geräten. Sie quantisiert und optimiert das Modell Ultralytics YOLOv8 und verbessert so seine Leistung speziell für Edge-Geräte.
Lakshantha zeigte außerdem, wie TensorRT die Inferenzleistung und die Effizienz von Multi-Stream-Anwendungen mit DeepStream verbessert. Praktische Demonstrationen veranschaulichten die Leistungsfähigkeit dieser Tools bei der Maximierung des Potenzials von YOLO Modellen auf eingebetteten Geräten.
Ein weiteres spannendes Highlight war Lakshanthas Live-Demonstration der Bereitstellung von YOLO Modelle auf der MCU-Plattform mit Hilfe des SenseGraph-Modellassistenten. Dieser Einblick in die Zukunft der Edge-KI machte das Publikum neugierig darauf, die Möglichkeiten zu erkunden.
In dieser Zeit stehen vor allem Embedded-Geräte im Mittelpunkt, bei denen Kunden nach kostengünstigen Lösungen mit minimalem Wartungsaufwand suchen. Seeed Studio Embedded-Geräte verfügen über Pre-Boot-Funktionen, die Entwicklern und Endnutzern den Betrieb erleichtern.
Insgesamt hat die Veranstaltung nicht nur die technischen Aspekte beleuchtet, sondern auch den kollaborativen Geist innerhalb der KI-Gemeinschaft aufgezeigt, was sie zu einer aufschlussreichen Erfahrung für alle Teilnehmer/innen machte.
Erfahren Sie mehr über den Einsatz von YOLOv8 auf eingebetteten Geräten hier!
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