Demonstração: implementação do Ultralytics YOLOv8 em dispositivos integrados

Demonstração: implantação do Ultralytics YOLOv8 em dispositivos embarcados#

No YOLO Vision 2023 (YV23), Lakshantha Dissanayake detalhou a implantação de modelos Ultralytics YOLOv8 em dispositivos embarcados, especialmente nas plataformas NVIDIA Jetson e MCU. Estes são os principais pontos da palestra realizada no Google for Startups Campus, em Madrid.

Conheça Lakshantha Dissanayake#

Lakshantha Dissanayake, engenheiro de aplicações na Seeed Studio, trabalha nas iniciativas de AIoT da empresa. Em sua palestra, destacou o compromisso da Seeed Studio em promover parcerias com desenvolvedores, ISVs e SIs, com ênfase em tornar a tecnologia mais acessível.

A evolução da computação de borda#

A migração para a borda marca uma mudança na computação em direção ao processamento descentralizado de dados. A execução de cargas de trabalho em dispositivos de borda permite o processamento em tempo real, reduz a latência e torna os sistemas mais responsivos em diversos setores.

Durante a apresentação, Lakshantha abordou os desafios e a evolução dos dispositivos de borda, bem como o papel deles em tornar a tecnologia mais acessível. Ele explicou os aspectos da otimização do desempenho na borda, especialmente para aplicações de análise de vídeo.

Superando os desafios da implantação#

Vários novos dispositivos GPU estão chegando ao mercado, mas seus preços são bastante altos. Por outro lado, dispositivos embarcados como a série Jetson oferecem vários recursos de implantação que facilitam a realização das análises necessárias pelos usuários finais. Se tens interesse em saber como começar a usar dispositivos Jetson da Seeed Studio, lê nossa publicação sobre como atualizar qualquer câmera com o Ultralytics YOLOv8 e dispositivos de borda da Seeed Studio.

Ao abordar os desafios de implantação do Ultralytics YOLOv8 em dispositivos de borda, Lakshantha compartilhou soluções práticas. Da instalação do sistema operacional (OS) à configuração do ambiente, a palestra percorreu cada etapa, tornando o processo de implantação mais acessível para os desenvolvedores.

TensorRT e DeepStream#

O TensorRT é um mecanismo de inferência de alto desempenho para dispositivos embarcados da NVIDIA. Ele pode quantizar e otimizar o modelo Ultralytics YOLOv8, melhorando seu desempenho em dispositivos de borda.

Lakshantha também mostrou como o TensorRT melhora o desempenho da inferência e como o DeepStream aumenta a eficiência das aplicações com vários fluxos. Demonstrações práticas mostraram como essas ferramentas ajudam os modelos YOLO a funcionar de forma eficiente em dispositivos embarcados.

Apresentação da plataforma MCU#

Outro destaque foi a demonstração ao vivo de Lakshantha sobre a implantação de modelos YOLO na plataforma MCU usando o SenseCraft Model Assistant. A demonstração deu ao público uma ideia do rumo da IA de borda.

Encerramento#

Hoje, grande parte do foco está nos dispositivos embarcados, para os quais os clientes buscam soluções econômicas com manutenção mínima. Os dispositivos embarcados da Seeed Studio contam com funcionalidade de pré-inicialização, facilitando as operações para desenvolvedores e usuários finais.

No geral, a sessão abordou os detalhes técnicos da implantação na borda e destacou o espírito de colaboração na comunidade de IA.

Assiste à palestra completa sobre a implantação do Ultralytics YOLOv8 em dispositivos embarcados.