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Mostrar y contar: Despliegue de Ultralytics YOLOv8 en dispositivos integrados

Nuvola Ladi

4 minutos de lectura

24 de enero de 2024

Descubra las complejidades de la implementación de YOLOv8 en dispositivos integrados en YOLO VISION 2023. Lakshantha Dissanayake explora los desafíos, la magia de TensorRT y los avances de la plataforma MCU. Descubra el futuro de la IA en el borde en una lectura concisa y perspicaz.

Show and tell: Implementación de YOLOv8 en dispositivos integrados

En YOLO VISION 2023 (YV23), Lakshantha Dissanayake describió las complejidades de la implementación de modelos Ultralytics YOLOv8 en dispositivos integrados, particularmente en las plataformas NVIDIA Jetson y MCU. Profundicemos en el revelador recorrido que compartió en el Google for Startups Campus en Madrid.

Conoce a Lakshantha Dissanayake

El ingeniero de aplicaciones de Seeed Studio, Lakshantha Dissanayake, lidera la carga de Seed Studio en la innovación de AIoT. Su charla subrayó el compromiso de Seed Studio de fomentar asociaciones con desarrolladores, ISV y SI, enfatizando la democratización de la tecnología.

La evolución del edge

La evolución del Edge representa un cambio fundamental en la computación, enfatizando el procesamiento de datos descentralizado. Con un enfoque en los dispositivos edge, esta evolución mejora el procesamiento en tiempo real, reduce la latencia y capacita a los dispositivos locales para sistemas eficientes y receptivos en diversas industrias.

Durante su presentación, Lakshantha profundizó en los retos y la evolución de los dispositivos edge, reconociendo el papel fundamental que desempeñan para que la tecnología sea accesible. Abordó los matices de la optimización del rendimiento edge, en particular para las aplicaciones de análisis de vídeo, preparando el terreno para la audiencia.

Superación de los retos de la implementación

Están entrando al mercado numerosos dispositivos GPU nuevos, pero su precio es bastante alto. Por otro lado, los dispositivos integrados como la serie Jetson ofrecen una gama de características de implementación que facilitan a los usuarios finales la realización de los análisis que necesitan. Si está interesado en aprender cómo empezar con los dispositivos Seeedstudio Jetson, puede visitar nuestro blog.

Navegando a través de los desafíos de la implementación de YOLOv8 en dispositivos edge, Lakshantha compartió soluciones prácticas. Desde el flasheo del SO (Sistema Operativo) hasta la configuración del entorno, la charla desmitificó las complejidades, haciendo que el proceso de implementación sea más accesible para los desarrolladores.

La magia de TensorRT y DeepStream

TensorRT actúa como un motor de primer nivel para la inferencia en dispositivos integrados. Cuantifica y optimiza el modelo YOLOv8 de Ultralytics, mejorando su rendimiento específicamente para dispositivos edge.

Lakshantha también demostró la magia de TensorRT para mejorar el rendimiento de la inferencia y la eficiencia de las aplicaciones multi-stream utilizando DeepStream. Las demostraciones prácticas ilustraron el poder de estas herramientas para maximizar el potencial de los modelos YOLO en dispositivos integrados.

Presentación de la plataforma MCU

Otro punto destacado fue la demostración en vivo de Lakshantha de la implementación de modelos YOLO en la plataforma MCU utilizando el asistente de modelos SenseGraph. Este vistazo al futuro de la IA en el borde dejó al público con ganas de explorar las posibilidades.

Resumiendo

En esta era, la atención se centra principalmente en los dispositivos integrados, donde los clientes buscan soluciones rentables con un mantenimiento mínimo. Los dispositivos integrados de Seeed Studio cuentan con funcionalidad de prearranque, lo que facilita las operaciones para los desarrolladores y los usuarios finales.

En general, la sesión no solo iluminó los aspectos técnicos, sino que también mostró el espíritu de colaboración dentro de la comunidad de la IA, convirtiéndola en una experiencia esclarecedora para todos los asistentes.

¡Obtenga más información sobre la implementación de YOLOv8 en dispositivos integrados aquí!

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