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Yolo Vision 2024

展示与讲述:Ultralytics YOLOv8 在嵌入式设备上的部署

Nuvola Ladi

4 分钟阅读

2024年1月24日

探索在 YOLO VISION 2023 上将 YOLOv8 部署在嵌入式设备上的复杂性。Lakshantha Dissanayake 探索了挑战、TensorRT 的魔力以及 MCU 平台的进步。在一个简洁而富有洞察力的阅读中,揭示了边缘 AI 的未来。

展示与讲述:YOLOv8 在嵌入式设备上的部署

YOLO VISION 2023 (YV23) 上,Lakshantha Dissanayake 概述了在 嵌入式设备(尤其是在 NVIDIA Jetson 和 MCU 平台上)部署 Ultralytics YOLOv8 模型的复杂性。让我们深入了解他在马德里 Google for Startups 园区分享的富有洞察力的旅程。

认识 Lakshantha Dissanayake

Seeed Studio 的应用工程师 Lakshantha Dissanayake 领导 Seeed Studio 推动 AIoT 创新。他的演讲强调了 Seeed Studio 致力于促进与开发者、ISV 和 SI 合作,并强调技术的普及化。

边缘进化

边缘进化标志着计算领域的一个关键转变,强调去中心化数据处理。通过关注边缘设备,这种进化增强了实时处理能力,减少了延迟,并为本地设备提供了支持,从而在各个行业实现高效且响应迅速的系统。

在演讲中,Lakshantha 深入探讨了边缘设备的挑战和演变,认识到它们在实现技术普及方面发挥的关键作用。他探讨了优化边缘性能的细微之处,特别是对于视频分析应用,为观众奠定了基础。

克服部署挑战

大量新的 GPU 设备正在进入市场,但其定价相当高。另一方面,像 Jetson 系列这样的嵌入式设备提供了一系列部署功能,使最终用户可以更轻松地进行他们需要的分析。如果您有兴趣了解如何开始使用 Seeedstudio Jetson 设备,您可以访问我们的博客

Lakshantha 分享了应对在边缘设备上部署 YOLOv8 所面临挑战的实用解决方案。从刷写操作系统 (OS) 到设置环境,本次演讲揭开了复杂性的神秘面纱,使开发人员更容易进行部署。

TensorRT 和 DeepStream 的强大之处

TensorRT 是嵌入式设备上进行推理的顶级引擎。它可以量化和优化 Ultralytics YOLOv8 模型,从而专门增强其在边缘设备上的性能。

Lakshantha 进一步展示了 TensorRT 在增强推理性能以及使用 DeepStream 实现多流应用效率方面的魔力。实际演示说明了这些工具在最大化 YOLO 模型在 嵌入式设备上的潜力方面的强大功能。

MCU平台发布

另一个令人兴奋的亮点是 Lakshantha 使用 SenseGraph 模型助手在 MCU 平台上部署 YOLO 模型的现场演示。 这种对边缘人工智能未来的惊鸿一瞥让观众渴望探索各种可能性。

总结

在这个时代,人们主要关注的是嵌入式设备,客户寻求的是具有成本效益且维护最少的解决方案。Seeed Studio 嵌入式设备具有预启动功能,方便开发人员和最终用户轻松操作。

总的来说,本次会议不仅阐明了技术方面,还展示了 AI 社区内的协作精神,对于所有与会者来说,这都是一次富有启发性的体验。

了解更多关于在嵌入式设备上部署 YOLOv8 的信息,请点击此处

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