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 dei modelli Ultralytics YOLOv8 sui dispositivi embedded, in particolare sulle piattaforme NVIDIA Jetson e MCU. Approfondiamo l'interessante viaggio che ha condiviso al Campus Google for Startups di Madrid.
Application Engineer di Seeed Studio Lakshantha Dissanayake guida la carica di Seed Studio nell'innovazione AIoT. Il suo intervento ha sottolineato l'impegno di Seed Studio nel promuovere partnership con sviluppatori, ISV e SI, sottolineando la democratizzazione della tecnologia.
L'evoluzione dell'edge indica un cambiamento cruciale nell'informatica, che enfatizza l'elaborazione decentralizzata dei dati. Concentrandosi 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 accessibile la tecnologia. Ha affrontato le sfumature dell'ottimizzazione delle prestazioni edge, in particolare per le applicazioni di analisi video, ponendo le basi 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 distribuzione 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 modello YOLOv8 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'implementazione di modelli YOLO sulla piattaforma MCU utilizzando l'assistente di modelli SenseGraph. Questo sguardo al futuro dell'intelligenza artificiale ha lasciato il pubblico desideroso di esplorarne le possibilità.
In quest'epoca, i riflettori sono puntati soprattutto sui dispositivi embedded, dove i clienti cercano soluzioni economiche con una manutenzione minima. I dispositivi embedded Seeed Studio sono dotati di funzionalità di pre-avvio, che facilitano le operazioni per gli sviluppatori e gli utenti finali.
Nel complesso, la sessione non solo ha illuminato gli aspetti tecnici, ma ha anche messo in luce 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!
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