在YOLO VISION 2023 上探索在嵌入式设备上部署YOLO 的复杂性。Lakshantha Dissanayake 探讨了各种挑战、TensorRT 的魔力以及 MCU 平台的进步。通过简明扼要、深入浅出的阅读，揭开边缘人工智能的未来。
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在YOLO VISION 2023 上探索在嵌入式设备上部署YOLO 的复杂性。Lakshantha Dissanayake 探讨了各种挑战、TensorRT 的魔力以及 MCU 平台的进步。通过简明扼要、深入浅出的阅读，揭开边缘人工智能的未来。
在YOLO VISION 2023（YV23）会议上，Lakshantha Dissanayake 简要介绍了部署以下技术的复杂性 Ultralytics YOLOv8模型在嵌入式设备上部署的复杂性，尤其是在NVIDIA Jetson 和 MCU 平台上。让我们深入了解他在马德里Google for Startups Campus 分享的独到见解。
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。
许多新的GPU 设备正在进入市场，但它们的定价相当高。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，使终端用户更容易进行所需的分析。如果您有兴趣了解如何开始使用 Seeedstudio Jetson 设备，可以访问我们的博客。
在介绍YOLOv8 on-edge 设备的部署挑战时，Lakshantha 分享了实用的解决方案。从闪存操作系统（OS）到设置环境，讲座揭开了复杂性的神秘面纱，让开发人员更容易理解部署过程。
TensorRT 是嵌入式设备推理的顶级引擎。它对Ultralytics YOLOv8 模型进行量化和优化，专门针对边缘设备提高其性能。
Lakshantha 进一步展示了TensorRT 在利用 DeepStream 提高推理性能和多流应用效率方面的神奇功效。实际演示说明了这些工具在最大限度地发挥YOLO 模型在嵌入式设备上的潜力方面所具有的强大功能。
另一个激动人心的亮点是 Lakshantha 现场演示了如何部署 YOLO模型的现场演示。对边缘人工智能未来的一瞥，让观众们迫不及待地想要探索其中的可能性。
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。
了解有关在嵌入式设备上部署YOLOv8 的更多信息 在这里!
