24. Januar 2024
Entdecken Sie die Feinheiten der Bereitstellung von YOLOv8 auf eingebetteten Systemen auf der YOLO VISION 2023. Lakshantha Dissanayake untersucht Herausforderungen, die Magie von TensorRT und Fortschritte bei MCU-Plattformen. Enthüllen Sie 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 Systemen, insbesondere auf NVIDIA Jetson- und MCU-Plattformen. Lassen Sie uns in die aufschlussreiche Reise eintauchen, die er auf dem Google for Startups Campus in Madrid mit uns geteilt hat.
Application Engineer bei Seeed Studio Lakshantha Dissanayake leitet Seeed Studios Engagement für AIoT-Innovationen. 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 kennzeichnet einen entscheidenden Wandel im Computing, der die dezentrale Datenverarbeitung in den Vordergrund stellt. Mit dem Fokus auf Edge-Geräte verbessert diese Evolution die Echtzeitverarbeitung, reduziert die Latenz und ermöglicht es lokalen Geräten, in verschiedenen Branchen effiziente und reaktionsschnelle Systeme zu betreiben.
Während seiner Präsentation ging Lakshantha auf die Herausforderungen und die Entwicklung von Edge-Geräten ein und erkannte deren zentrale Rolle bei der Ermöglichung des Zugangs zu Technologie. Er behandelte die Feinheiten der Optimierung der Edge-Performance, insbesondere für Videoanalyseanwendungen, und bereitete so die Bühne für das Publikum.
Es kommen zahlreiche neue GPU-Geräte auf den Markt, aber ihre Preise sind recht hoch. Andererseits bieten Embedded-Geräte wie die Jetson-Serie eine Reihe von Bereitstellungsfunktionen, die es Endanwendern erleichtern, die benötigten Analysen durchzuführen. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie mit Seeedstudio Jetson-Geräten beginnen können, besuchen Sie unseren Blog.
Lakshantha teilte praktische Lösungen zur Bewältigung der Herausforderungen bei der Bereitstellung von YOLOv8 auf Edge-Geräten. Vom Flashen des Betriebssystems (Operating System) bis zur Einrichtung der Umgebung entmystifizierte der Vortrag die Komplexität und machte den Bereitstellungsprozess für Entwickler zugänglicher.
TensorRT dient als erstklassige Engine für Inferenz auf eingebetteten Systemen. Es quantisiert und optimiert das Ultralytics YOLOv8-Modell und verbessert so dessen Leistung speziell für Edge-Geräte.
Lakshantha demonstrierte weiterhin die Möglichkeiten von TensorRT zur Verbesserung der Inferenzleistung und der Effizienz von Multi-Stream-Anwendungen mit DeepStream. Praktische Vorführungen veranschaulichten die Leistungsfähigkeit dieser Tools bei der Maximierung des Potenzials von YOLO-Modellen auf eingebetteten Geräten.
Ein weiteres spannendes Highlight war Lakshanthas Live-Demonstration des Deployments von YOLO-Modellen auf der MCU-Plattform mithilfe des SenseGraph-Modellassistenten. Dieser Einblick in die Zukunft der Edge-KI ließ das Publikum gespannt auf die weiteren Möglichkeiten sein.
In dieser Ära liegt der Fokus hauptsächlich auf eingebetteten Geräten, bei denen Kunden kostengünstige Lösungen mit minimalem Wartungsaufwand suchen. Die eingebetteten Geräte von Seeed Studio verfügen über eine Preboot-Funktionalität, die Entwicklern und Endbenutzern einfache Bedienung ermöglicht.
Insgesamt beleuchtete die Sitzung nicht nur die technischen Aspekte, sondern präsentierte auch den kollaborativen Geist innerhalb der KI-Community, was sie zu einer aufschlussreichen Erfahrung für alle Teilnehmer machte.
Erfahren Sie hier mehr über die YOLOv8-Bereitstellung auf eingebetteten Geräten!
