YOLO VISION 2023で、組込み機器へのYOLOv8 導入の複雑さをご覧ください。Lakshantha Dissanayakeは、課題、TensorRT マジック、MCUプラットフォームの進化を探求しています。簡潔で洞察に満ちた読み物で、エッジAIの未来を解き明かす。
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YOLO VISION 2023（YV23）で、ラクシャンタ・ディサナヤケは、次のような導入の複雑さについて概説した。 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説明した。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。
Seeed StudioのアプリケーションエンジニアであるLakshantha Dissanayake氏は、AIoTイノベーションにおけるSeed Studioの責任者です。彼の講演は、開発者、ISV、およびSIとのパートナーシップを促進し、テクノロジーの民主化を強調するというSeed Studioのコミットメントを強調しました。
エッジの進化は、分散型データ処理を重視するコンピューティングにおける重要な変化を意味します。エッジデバイスに焦点を当てることで、リアルタイム処理が強化され、レイテンシが短縮され、多様な業界で効率的かつ応答性の高いシステムを実現するためにローカルデバイスが強化されます。
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について掘り下げ、テクノロジーのアクセスを容易にする上でエッジデバイスが果たす重要な役割を認識しました。彼は、特にビデオ分析アプリケーションにおける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、聴衆への期待を高めました。
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、さまざまな展開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 、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 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 マジックを紹介した。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。
もうひとつのハイライトは、ラクシャンタによる YOLOモデルをMCUプラットフォーム上で展開するライブ・デモンストレーションだ。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。
この時代、注目は主に組み込みデバイスに集まっており、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の組み込みデバイスは、プリブート機能を備えており、開発者やエンドユーザーは簡単に操作できます。
全体として、セッションは技術的な側面を明らかにしただけでなく、AI コミュニティ内の協力的な精神も示し、すべての参加者にとって啓発的な体験となりました。
組み込み機器へのYOLOv8 導入について詳しくはこちら こちら!
