ショー＆テル：組み込みデバイスへのUltralytics YOLOv8のデプロイ

ショー＆テル：組み込みデバイスへのYOLOv8のデプロイ

YOLO VISION 2023（YV23）で、Lakshantha Dissanayake氏は、特にNVIDIA JetsonおよびMCUプラットフォームでのUltralytics YOLOv8モデルの組み込みデバイスへの実装について、その複雑さを概説しました。マドリードのGoogle for Startups Campusで彼が共有した洞察に満ちた道のりを詳しく見ていきましょう。‍

ラクシャンタ・ディサナヤケ氏のご紹介‍

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

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。

デプロイメントの課題の克服

多数の新しいGPUデバイスが市場に参入していますが、その価格は非常に高くなっています。一方、Jetsonシリーズのような組み込みデバイスは、エンドユーザーが必要な分析を実行しやすくするさまざまな展開機能を提供します。Seeedstudio Jetsonデバイスの使い始め方に関心がある場合は、ブログをご覧ください。

YOLOv8のエッジデバイスへのデプロイにおける課題を乗り越えるために、ラクシャンタは実践的なソリューションを共有しました。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、この講演は複雑さを解き明かし、開発者にとってデプロイプロセスをよりアクセスしやすくしました。

TensorRTとDeepStreamの魔法

TensorRTは、組み込みデバイスでの推論のためのトップレベルのエンジンとして機能します。Ultralytics YOLOv8モデルを量子化および最適化し、特にエッジデバイスでのパフォーマンスを向上させます。

ラクシャンタ氏はさらに、TensorRTが推論パフォーマンスを向上させる効果と、DeepStreamを使用したマルチストリームアプリケーションの効率化について紹介しました。具体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モデルの潜在能力を最大限に引き出すためのこれらのツールの威力が示されました。

MCUプラットフォーム発表

もう1つのエキサイティングなハイライトは、SenseGraphモデルアシスタントを使用した、MCUプラットフォームへのYOLOモデルのデプロイに関するLakshanthaによるライブデモンストレーションでした。エッジAIの未来を垣間見ることができ、聴衆は可能性を探求することに熱心になりました。

まとめ

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。

組み込みデバイスへのYOLOv8のデプロイメントについては、こちらをご覧ください。