展示与讲解：在嵌入式设备上部署 Ultralytics YOLOv8

展示与讲解：在嵌入式设备上部署 Ultralytics YOLOv8#

在 YOLO Vision 2023（YV23）上，Lakshantha Dissanayake 详细介绍了如何在嵌入式设备上部署 Ultralytics YOLOv8 模型，尤其是在 NVIDIA Jetson 和 MCU 平台上。以下是他在马德里 Google for Startups Campus 演讲中的要点。

认识 Lakshantha Dissanayake#

Seeed Studio 应用工程师 Lakshantha Dissanayake 负责公司的 AIoT 项目。他的演讲体现了 Seeed Studio 致力于与开发者、ISV 和 SI 建立合作伙伴关系，并让技术更易于使用。

边缘演进#

转向边缘计算标志着计算方式正朝着分布式数据处理转变。在边缘设备上运行工作负载可以实现实时处理、降低延迟，并提升系统在各行业中的响应能力。

在演讲中，Lakshantha 讨论了边缘设备面临的挑战、其发展历程，以及它们在普及技术方面所发挥的作用。他还介绍了优化边缘性能的细节，尤其是视频分析应用中的优化。

克服部署挑战#

市场上不断涌现新的 GPU 设备，但价格相当高。相比之下，Jetson 系列等嵌入式设备提供了多种部署功能，让终端用户更容易开展所需的分析工作。如果你想了解如何开始使用 Seeed Studio Jetson 设备，请阅读我们的文章：使用 Ultralytics YOLOv8 和 Seeed Studio 边缘设备升级任意摄像头。

针对在边缘设备上部署 Ultralytics YOLOv8 所面临的挑战，Lakshantha 分享了实用解决方案。从刷写操作系统（OS）到配置环境，演讲逐步介绍了每个环节，让开发者更容易完成部署。

TensorRT 和 DeepStream#

TensorRT 是面向 NVIDIA 嵌入式设备的高性能推理引擎。它可以对 Ultralytics YOLOv8 模型进行量化和优化，提升模型在边缘设备上的性能。

Lakshantha 进一步展示了 TensorRT 如何提升推理性能，以及 DeepStream 如何提高多路流应用的效率。实际演示展示了这些工具如何帮助 YOLO 模型在嵌入式设备上高效运行。

MCU 平台亮相#

另一个亮点是 Lakshantha 现场演示如何使用 SenseCraft Model Assistant 在 MCU 平台上部署 YOLO 模型。该演示让观众一窥边缘 AI 的发展方向。

总结#

如今，业界的关注重点大多放在嵌入式设备上，客户希望获得成本效益高、维护需求低的解决方案。Seeed Studio 的嵌入式设备具备预启动功能，方便开发者和终端用户轻松操作。

总的来说，本次演讲介绍了边缘部署的技术细节，并展现了 AI 社区中的协作精神。

观看 Ultralytics YOLOv8 嵌入式设备部署演讲全文。