YOLO VISION 2023 で、組み込み機器へのYOLOv8 の展開の複雑さをご覧ください。Lakshantha Dissanayakeは、課題、TensorRT マジック、MCUプラットフォームの進歩を探求しています。簡潔で洞察に満ちた読み物で、エッジAIの未来を解き明かす。
YOLO VISION 2023 (YV23)で、ラクシャンタ・ディサナヤケは、特に JetsonとMCUプラットフォームにおける組み込みデバイスのモデル展開の複雑さについて概説した。 Ultralytics YOLOv8特にNVIDIA JetsonとMCUプラットフォーム上の組み込みデバイスへのモデルの展開の複雑さについて説明した。マドリードで開催されたGoogle for Startups Campusで彼が語った洞察に満ちた旅を掘り下げてみよう。
Seeed StudioのアプリケーションエンジニアであるLakshantha Dissanayakeは、Seed StudioのAIoTイノベーションをリードしています。彼の講演は、開発者、ISV、SIとのパートナーシップを促進し、技術の民主化を強調するSeed Studioのコミットメントを強調した。
エッジ進化は、分散型データ処理を重視するコンピューティングの極めて重要な転換を意味する。エッジ・デバイスに焦点を当てたこの進化は、リアルタイム処理を強化し、レイテンシーを削減し、ローカル・デバイスに力を与えることで、多様な産業にわたる効率的で応答性の高いシステムを実現します。
ラクシャンタ氏はプレゼンテーションの中で、エッジ・デバイスの課題と進化を掘り下げ、テクノロジーを身近なものにする上でエッジ・デバイスが果たす極めて重要な役割を認識した。彼は、特にビデオ分析アプリケーションのためのエッジ・パフォーマンスの最適化のニュアンスに取り組み、聴衆のために舞台を整えた。
GPU 、数多くの新しいデバイスが市場に参入しているが、その価格設定はかなり高い。一方、Jetsonシリーズのような組み込み型デバイスは、エンドユーザーが必要な分析を簡単に実施できるよう、さまざまな導入機能を提供しています。Seeedstudio Jetsonデバイスの導入方法にご興味のある方は、当社のブログをご覧ください。
YOLOv8 オンエッジデバイスのデプロイメントにおける課題をナビゲートし、ラクシャンタは実践的なソリューションを共有した。OS(オペレーティング・システム)のフラッシュから環境のセットアップまで、この講演は複雑な問題を解明し、デプロイメント・プロセスを開発者にとってより身近なものにした。
TensorRT は、組込み機器における推論のための最上位エンジンとして機能する。Ultralytics YOLOv8 モデルを量子化し最適化することで、エッジデバイスに特化した性能を強化している。
Lakshantha氏はさらに、DeepStreamを使用して推論性能とマルチストリームアプリケーションの効率を高めるTensorRT 。実践的なデモンストレーションでは、組み込みデバイス上でYOLO モデルの可能性を最大限に引き出すこれらのツールの威力が示された。
もうひとつのハイライトは、SenseGraphのモデル・アシスタントを使い、MCUプラットフォームで YOLOSenseGraphモデル・アシスタントを使ったMCUプラットフォーム上でのモデル展開のライブ・デモンストレーションだ。エッジAIの未来を垣間見た聴衆は、その可能性を探求する意欲に燃えていた。
この時代、主に組み込み機器にスポットライトが当てられており、顧客は最小限のメンテナンスで費用対効果の高いソリューションを求めています。Seeed Studioの組込みデバイスはプリブート機能を備えており、開発者やエンドユーザーが簡単に操作できるようになっています。
全体として、このセッションは技術的な側面に光を当てただけでなく、AIコミュニティ内の協調精神を紹介し、参加者全員にとって啓発的な経験となった。
組み込み機器へのYOLOv8 の導入について詳しくは、こちらをご覧ください。 ここで!