Mostra e racconta: Ultralytics YOLOv8 Distribuzione su dispositivi embedded

Mostra e racconta: l'implementazione di YOLOv8 sui dispositivi embedded

A YOLO VISION 2023 (YV23), Lakshantha Dissanayake ha illustrato le complessità dell'implementazione dei modelli su dispositivi embedded. Ultralytics YOLOv8 su dispositivi embedded, in particolare sulle piattaforme NVIDIA Jetson e MCU. Approfondiamo l'approfondito viaggio che ha condiviso al Campus Google for Startups di Madrid.‍

‍IncontraLakshantha Dissanayake

L'Application Engineer di Seeed Studio Lakshantha Dissanayake guida la carica di Seed Studio nell'innovazione AIoT. Il suo intervento ha sottolineato l'impegno di Seed Studio nel promuovere partnership con sviluppatori, ISV e SI, sottolineando la democratizzazione della tecnologia.

L'evoluzione del bordo

L'evoluzione dell'Edge significa un cambiamento fondamentale nell'informatica, che enfatizza l'elaborazione decentralizzata dei dati. Concentrandosi sui dispositivi edge, questa evoluzione migliora l'elaborazione in tempo reale, riduce la latenza e potenzia i dispositivi locali per sistemi efficienti e reattivi in diversi settori.

Durante la sua presentazione, Lakshantha ha approfondito le sfide e l'evoluzione dei dispositivi edge, riconoscendo il ruolo fondamentale che svolgono nel rendere la tecnologia accessibile. Ha affrontato le sfumature dell'ottimizzazione delle prestazioni dei dispositivi edge, in particolare per le applicazioni di analisi video, preparando il terreno per il pubblico.

Superare le sfide dell'implementazione

Numerosi nuovi dispositivi GPU stanno entrando nel mercato, ma il loro prezzo è piuttosto elevato. D'altra parte, i dispositivi embedded come la serie Jetson offrono una serie di funzioni di implementazione che rendono più facile per gli utenti finali condurre le analisi di cui hanno bisogno. Se sei interessato a scoprire come iniziare a utilizzare i dispositivi Seeedstudio Jetson, puoi visitare il nostro blog.

Navigando attraverso le sfide della distribuzione dei dispositivi on-edge di YOLOv8 , Lakshantha ha condiviso soluzioni pratiche. Dal flashing del sistema operativo alla configurazione dell'ambiente, il discorso ha demistificato le complessità, rendendo il processo di distribuzione più accessibile agli sviluppatori.

TensorRT e DeepStream Magic

TensorRT è un motore di alto livello per l'inferenza sui dispositivi embedded. Quantizza e ottimizza il modello Ultralytics YOLOv8 , migliorandone le prestazioni in modo specifico per i dispositivi edge.

Lakshantha ha inoltre mostrato la magia di TensorRT nel migliorare le prestazioni dell'inferenza e l'efficienza delle applicazioni multi-stream utilizzando DeepStream. Le dimostrazioni pratiche hanno illustrato la potenza di questi strumenti nel massimizzare il potenziale dei modelli YOLO sui dispositivi embedded.

Presentazione della piattaforma MCU

Un altro momento emozionante è stata la dimostrazione dal vivo di Lakshantha sulla distribuzione di modelli YOLO modelli sulla piattaforma MCU utilizzando l'assistente ai modelli SenseGraph. Questo sguardo al futuro dell'intelligenza artificiale ha lasciato il pubblico desideroso di esplorarne le possibilità.

Conclusione

In quest'epoca, i riflettori sono puntati soprattutto sui dispositivi embedded, dove i clienti cercano soluzioni economiche con una manutenzione minima. I dispositivi embedded Seeed Studio sono dotati di funzionalità di preboot, che facilitano le operazioni per gli sviluppatori e gli utenti finali.

Nel complesso, la sessione non solo ha illuminato gli aspetti tecnici ma ha anche messo in luce lo spirito di collaborazione all'interno della comunità dell'IA, rendendola un'esperienza illuminante per tutti i partecipanti.

Scopri di più sull'implementazione di YOLOv8 sui dispositivi embedded qui!