24 gennaio 2024
Scoprite le complessità di implementazione di YOLOv8 sui dispositivi embedded a YOLO VISION 2023. Lakshantha Dissanayake esplora le sfide, la magia di TensorRT e i progressi della piattaforma MCU. Svela il futuro dell'IA edge in una lettura concisa e perspicace.
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In occasione di YOLO VISION 2023 (YV23), Lakshantha Dissanayake ha illustrato le complessità dell'implementazione di Ultralytics YOLOv8 su dispositivi embedded, in particolare su piattaforme NVIDIA Jetson e MCU. Approfondiamo l'approfondito viaggio che ha condiviso al Campus Google for Startups di Madrid.
L'ingegnere applicativo di Seeed Studio, Lakshantha Dissanayake, guida l'impegno di Seed Studio nell'innovazione AIoT. Il suo intervento ha sottolineato l'impegno di Seed Studio nel promuovere partnership con sviluppatori, ISV e SI, enfatizzando la democratizzazione della tecnologia.
L'Edge Evolution rappresenta un cambiamento fondamentale nel calcolo, enfatizzando l'elaborazione decentralizzata dei dati. Con un focus sui dispositivi edge, questa evoluzione migliora l'elaborazione in tempo reale, riduce la latenza e potenzia i dispositivi locali per sistemi efficienti e reattivi in diversi settori.
Durante la sua presentazione, Lakshantha ha approfondito le sfide e l'evoluzione dei dispositivi edge, riconoscendo il ruolo fondamentale che svolgono nel rendere la tecnologia accessibile. Ha affrontato le sfumature dell'ottimizzazione delle prestazioni edge, in particolare per le applicazioni di analisi video, preparando il terreno per il pubblico.
Numerosi nuovi dispositivi GPU stanno entrando sul mercato, ma il loro prezzo è piuttosto elevato. D'altra parte, i dispositivi embedded come la serie Jetson offrono una serie di funzionalità di implementazione che rendono più facile per gli utenti finali condurre le analisi di cui hanno bisogno. Se siete interessati a scoprire come iniziare a utilizzare i dispositivi Jetson di Seeedstudio, potete visitare il nostro blog.
Lakshantha ha affrontato le sfide della distribuzione dei dispositivi YOLOv8 on-edge e ha condiviso soluzioni pratiche. Dal flashing del sistema operativo all'impostazione dell'ambiente, il discorso ha demistificato le complessità, rendendo il processo di distribuzione più accessibile agli sviluppatori.
TensorRT è un motore di alto livello per l'inferenza sui dispositivi embedded. Quantizza e ottimizza il modelloYOLOv8 di Ultralytics , migliorandone le prestazioni in modo specifico per i dispositivi edge.
Lakshantha ha inoltre mostrato la magia di TensorRT nel migliorare le prestazioni di inferenza e l'efficienza delle applicazioni multi-stream utilizzando DeepStream. Le dimostrazioni pratiche hanno illustrato la potenza di questi strumenti nel massimizzare il potenziale dei modelli YOLO sui dispositivi embedded.
Un altro momento emozionante è stata la dimostrazione dal vivo di Lakshantha sull'utilizzo di YOLO sulla piattaforma MCU utilizzando l'assistente ai modelli SenseGraph. Questo sguardo al futuro dell'intelligenza artificiale ha lasciato il pubblico desideroso di esplorarne le possibilità.
In questa era, i riflettori sono puntati principalmente sui dispositivi embedded, dove i clienti cercano soluzioni economicamente vantaggiose con una manutenzione minima. I dispositivi embedded di Seeed Studio sono dotati di funzionalità di preboot, che facilitano le operazioni per sviluppatori e utenti finali.
Nel complesso, la sessione non solo ha illuminato gli aspetti tecnici, ma ha anche mostrato lo spirito di collaborazione all'interno della comunità dell'IA, rendendola un'esperienza illuminante per tutti i partecipanti.
Per saperne di più sulla distribuzione di YOLOv8 sui dispositivi embedded qui!
