Zeigen und erzählen: Ultralytics YOLOv8-Einsatz auf eingebetteten Geräten

Zeigen und erzählen: YOLOv8-Einsatz auf eingebetteten Geräten

Auf der YOLO VISION 2023 (YV23) erläuterte Lakshantha Dissanayake die Feinheiten der Bereitstellung von Ultralytics YOLOv8-Modellen auf eingebetteten Geräten, 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 teilte.‍

Treffen mitLakshantha Dissanayake

Lakshantha Dissanayake, Application Engineer bei Seeed Studio, leitet die KIoT-Innovation 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 Entwicklung der Kante

Die Edge-Evolution steht für einen entscheidenden Wandel in der Datenverarbeitung, bei dem die dezentrale Datenverarbeitung im Vordergrund steht. Mit dem Schwerpunkt auf Edge-Geräten 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 bei der Erschließung von Technologien spielen. Er ging auf die Feinheiten der Optimierung der Edge-Leistung ein, insbesondere für Videoanalyseanwendungen, und bereitete so den Weg für die Zuhörer.

Überwindung von Herausforderungen bei der Bereitstellung

Zahlreiche neue GPU-Geräte kommen auf den Markt, aber ihre Preise sind recht hoch. Andererseits bieten eingebettete Geräte wie die Jetson-Serie eine Reihe von Bereitstellungsfunktionen, die es den Endbenutzern erleichtern, die von ihnen benötigten Analysen durchzuführen. Wenn Sie wissen möchten, wie Sie mit Seeedstudio Jetson-Geräten arbeiten können, besuchen Sie unseren Blog.

Lakshantha erläuterte praktische Lösungen für die Herausforderungen bei der Bereitstellung von YOLOv8 On-Edge-Geräten. Vom Flashen des Betriebssystems bis hin zum Einrichten der Umgebung entmystifizierte der Vortrag die Komplexität und machte den Bereitstellungsprozess für Entwickler leichter zugänglich.

TensorRT und DeepStream-Magie

TensorRT dient als Top-Tier-Engine für Inferenzen auf eingebetteten Geräten. Es quantisiert und optimiert das Ultralytics YOLOv8-Modell und verbessert seine Leistung speziell für Edge-Geräte.

Lakshantha präsentierte außerdem die Magie von TensorRT bei der Verbesserung der Inferenzleistung und der Effizienz von Multi-Stream-Anwendungen mit DeepStream. Praktische Demonstrationen veranschaulichten die Leistungsfähigkeit dieser Tools bei der Maximierung des Potenzials von YOLO-Modellen auf eingebetteten Geräten.

Enthüllung der MCU-Plattform

Ein weiterer spannender Höhepunkt war Lakshanthas Live-Demonstration des Einsatzes von YOLO-Modellen auf der MCU-Plattform unter Verwendung des SenseGraph-Modellassistenten. Dieser Einblick in die Zukunft der Edge-KI machte das Publikum neugierig darauf, die Möglichkeiten zu erkunden.

Einpacken

In dieser Zeit stehen vor allem Embedded-Geräte im Mittelpunkt, bei denen Kunden nach kostengünstigen Lösungen mit minimalem Wartungsaufwand suchen. Die Embedded-Geräte von Seeed Studio verfügen über eine Pre-Boot-Funktionalität, die Entwicklern und Endanwendern einen einfachen Betrieb ermöglicht.

Insgesamt beleuchtete die Sitzung nicht nur die technischen Aspekte, sondern zeigte auch den kollaborativen Geist innerhalb der KI-Gemeinschaft, was sie zu einer aufschlussreichen Erfahrung für alle Teilnehmer machte.

Erfahren Sie mehr über den Einsatz von YOLOv8 auf eingebetteten Geräten hier!