在YOLO VISION 2023 上探索YOLOv8 在嵌入式设备上部署的复杂性。Lakshantha Dissanayake 探索挑战、TensorRT 神奇和 MCU 平台的进步。通过简明扼要、深入浅出的阅读，揭开边缘人工智能未来的神秘面纱。
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在YOLO VISION 2023 (YV23) 会议上，Lakshantha Dissanayake 概述了在嵌入式设备（尤其是 Jetson 和 MCU 平台）上部署模型的复杂性。Ultralytics YOLOv8模型在嵌入式设备上部署的复杂性，尤其是在NVIDIA Jetson 和 MCU 平台上。让我们深入了解他在马德里Google for Startups Campus 上分享的独到见解。
Seeed Studio应用工程师拉克尚塔-迪萨纳亚克（Lakshantha Dissanayake）是Seed Studio在AIoT创新领域的领军人物。他的演讲强调了 Seed Studio 与开发人员、ISV 和 SI 建立合作伙伴关系的承诺，并强调了技术的民主化。
边缘演进标志着计算领域的关键转变，强调分散式数据处理。这一演进以边缘设备为重点，增强了实时处理能力，减少了延迟，并使本地设备能够在各行各业实现高效、灵敏的系统。
在演讲中，Lakshantha 深入探讨了边缘设备面临的挑战和发展，认识到边缘设备在技术普及方面发挥的关键作用。他探讨了优化边缘性能的细微差别，特别是视频分析应用，为听众搭建了一个舞台。
许多新的GPU 设备正在进入市场，但它们的定价相当高。另一方面，像 Jetson 系列这样的嵌入式设备提供了一系列部署功能，使最终用户更容易进行所需的分析。如果您有兴趣了解如何开始使用Seeedstudio Jetson设备，可以访问我们的博客。
YOLOv8 on-edge 设备的部署难题，Lakshantha 分享了实用的解决方案。从闪存操作系统（OS）到设置环境，讲座揭开了复杂性的神秘面纱，让开发人员更容易理解部署过程。
TensorRT 是嵌入式设备推理的顶级引擎。它对Ultralytics YOLOv8 模型进行量化和优化，专门针对边缘设备提高其性能。
Lakshantha 进一步展示了TensorRT 在利用 DeepStream 提高推理性能和多流应用效率方面的神奇功效。实际演示说明了这些工具在最大限度地发挥YOLO 模型在嵌入式设备上的潜力方面的强大功能。
另一个激动人心的亮点是 Lakshantha 现场演示了如何使用 SenseGraph 模型助手在 MCU 平台上部署模型。 YOLO模型助手在 MCU 平台上部署模型的现场演示。对边缘人工智能未来的一瞥让观众们急切地想要探索其中的可能性。
在这个时代，焦点主要集中在嵌入式设备上，客户寻求的是成本效益高、维护成本最低的解决方案。Seeed Studio嵌入式设备具有预启动功能，便于开发人员和终端用户轻松操作。
总之，会议不仅阐明了技术方面的问题，还展示了人工智能界的协作精神，使所有与会者都获得了一次启迪性的体验。
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