ショー・アンド・テル組み込み機器へのUltralytics YOLOv8の展開

ショー・アンド・テル組み込み機器へのYOLOv8導入

YOLO VISION 2023(YV23)で、ラクシャンタ・ディサナヤケはUltralytics YOLOv8モデルを組み込みデバイス、特にNVIDIA JetsonとMCUプラットフォーム上に展開する複雑さについて概説した。マドリッドで開催されたGoogle for Startups Campusで、彼が語った洞察に満ちた旅路を掘り下げてみよう。

ラクシャンタ・ディッサナーヤケに会う

Seeed StudioのアプリケーションエンジニアであるLakshantha Dissanayakeは、Seed StudioのAIoTイノベーションをリードしています。彼の講演は、開発者、ISV、SIとのパートナーシップを促進し、技術の民主化を強調するSeed Studioのコミットメントを強調した。

エッジの進化

エッジ進化は、分散型データ処理を重視するコンピューティングの極めて重要な転換を意味する。エッジ・デバイスに焦点を当てたこの進化は、リアルタイム処理を強化し、レイテンシーを削減し、ローカル・デバイスに力を与えることで、多様な産業にわたる効率的で応答性の高いシステムを実現します。

ラクシャンタ氏はプレゼンテーションの中で、エッジ・デバイスの課題と進化を掘り下げ、テクノロジーを身近なものにする上でエッジ・デバイスが果たす極めて重要な役割を認識した。彼は、特にビデオ分析アプリケーションのためのエッジ・パフォーマンスの最適化のニュアンスに取り組み、聴衆のために舞台を整えた。

配備の課題を克服する

数多くの新しいGPUデバイスが市場に参入しているが、その価格設定はかなり高い。一方、Jetsonシリーズのような組み込み型デバイスは、エンドユーザーが必要な分析を簡単に実施できるよう、さまざまな導入機能を提供しています。Seeedstudio Jetsonデバイスの導入方法にご興味のある方は、当社のブログをご覧ください。

Lakshantha氏は、YOLOv8オンエッジデバイスのデプロイにおける課題をナビゲートし、実践的なソリューションを共有した。OS(オペレーティング・システム)のフラッシュから環境のセットアップまで、この講演は複雑な問題を解明し、デプロイメント・プロセスを開発者にとってより身近なものにした。

TensorRTとDeepStreamマジック

TensorRTは、組込みデバイスでの推論のための最上位のエンジンとして機能します。TensorRTは、UltralyticsのYOLOv8モデルを量子化して最適化し、特にエッジデバイス向けにそのパフォーマンスを向上させます。

Lakshantha氏はさらに、DeepStreamを使用して推論性能とマルチストリームアプリケーションの効率を向上させるTensorRTの魔法を紹介した。実践的なデモンストレーションでは、組み込みデバイス上でYOLOモデルの可能性を最大限に引き出す上で、これらのツールが威力を発揮することが示された。

MCUプラットフォーム発表

SenseGraphモデル・アシスタントを使い、MCUプラットフォーム上でYOLOモデルを展開するラクシャンタのライブ・デモンストレーションも、エキサイティングなハイライトだった。エッジAIの未来を垣間見た聴衆は、その可能性を探求する意欲に燃えていた。

まとめ

この時代、主に組み込み機器にスポットライトが当てられており、顧客は最小限のメンテナンスで費用対効果の高いソリューションを求めています。Seeed Studioの組込みデバイスはプリブート機能を備えており、開発者やエンドユーザーが簡単に操作できるようになっています。

全体として、このセッションは技術的な側面に光を当てただけでなく、AIコミュニティ内の協調精神を紹介し、参加者全員にとって啓発的な経験となった。

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