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Show and Tell : YOLOv8 Déploiement sur les appareils embarqués

Découvre les subtilités du déploiement de YOLOv8 sur les appareils embarqués à YOLO VISION 2023. Lakshantha Dissanayake explore les défis, la magie de TensorRT et les avancées des plateformes MCU. Dévoile l'avenir de l'edge AI dans une lecture concise et perspicace.

Show and Tell : YOLOv8 Déploiement sur les appareils embarqués

At YOLO VISION 2023 (YV23), Lakshantha Dissanayake outlined the intricacies of deploying Ultralytics YOLOv8 models on embedded devices, particularly on NVIDIA Jetson and MCU platforms. Let's delve into the insightful journey he shared at the Google for Startups Campus in Madrid.

‍MeetLakshantha Dissanayake

Ingénieur d'application chez Seeed Studio Lakshantha Dissanayake dirige la charge de Seed Studio en matière d'innovation AIoT. Son intervention souligne l'engagement de Seed Studio à favoriser les partenariats avec les développeurs, les ISV et les SI, en mettant l'accent sur la démocratisation de la technologie.

L'évolution du bord

L'évolution de la périphérie signifie un changement pivot dans l'informatique, mettant l'accent sur le traitement décentralisé des données. En mettant l'accent sur les appareils périphériques, cette évolution améliore le traitement en temps réel, réduit le temps de latence et donne aux appareils locaux les moyens de mettre en place des systèmes efficaces et réactifs dans divers secteurs d'activité.

Au cours de sa présentation, Lakshantha s'est plongé dans les défis et l'évolution des appareils périphériques, reconnaissant le rôle essentiel qu'ils jouent pour rendre la technologie accessible. Il a abordé les nuances de l'optimisation des performances des appareils périphériques, en particulier pour les applications d'analyse vidéo, préparant ainsi le terrain pour l'auditoire.

Surmonter les défis du déploiement

Numerous new GPU devices are entering the market, but their pricing is quite high. On the other hand, embedded devices like the Jetson series offer a range of deployment features that make it easier for end users to conduct the analytics they need. If you're interested in learning how to get started with Seeedstudio Jetson devices, you can visit our blog.

Lakshantha a partagé des solutions pratiques pour relever les défis du déploiement des appareils de pointe sur le site YOLOv8 . Du flashage de l'OS (système d'exploitation) à la mise en place de l'environnement, l'exposé a démystifié les complexités, rendant le processus de déploiement plus accessible aux développeurs.

TensorRT et DeepStream Magic

TensorRT sert de moteur de premier niveau pour l'inférence sur les appareils embarqués. Il quantifie et optimise le modèle Ultralytics YOLOv8 , améliorant ainsi ses performances spécifiquement pour les appareils périphériques.

Lakshantha a également présenté la magie de TensorRT dans l'amélioration des performances d'inférence et l'efficacité des applications multi-flux à l'aide de DeepStream. Des démonstrations pratiques ont illustré la puissance de ces outils pour maximiser le potentiel des modèles YOLO sur les appareils embarqués.

Dévoilement de la plate-forme MCU

Un autre moment fort a été la démonstration en direct par Lakshantha du déploiement de modèles sur la plateforme MCU à l'aide de l'assistant de modèle SenseGraph. YOLO sur la plateforme MCU à l'aide de l'assistant de modèle SenseGraph. Cet aperçu de l'avenir de l'IA de pointe a laissé l'auditoire impatient d'explorer les possibilités.

Pour conclure

À cette époque, les projecteurs sont principalement braqués sur les appareils embarqués, pour lesquels les clients recherchent des solutions rentables avec un minimum de maintenance. Les appareils embarqués Seeed Studio sont dotés d'une fonctionnalité de pré-amorçage, ce qui facilite les opérations pour les développeurs et les utilisateurs finaux.

Dans l'ensemble, la session n'a pas seulement éclairé les aspects techniques, mais a également mis en évidence l'esprit de collaboration au sein de la communauté de l'IA, ce qui en a fait une expérience éclairante pour tous les participants.

Pour en savoir plus sur le déploiement de YOLOv8 sur les appareils embarqués ici!

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