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 详细阐述了在 嵌入式设备（尤其是 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 Campus 分享的精彩历程。

认识 Lakshantha Dissanayake#

Seeed Studio 应用工程师 Lakshantha Dissanayake 负责推动 Seeed Studio 在 AIoT 创新领域的发展。他的演讲强调了 Seeed Studio 致力于与开发者、ISV 和 SI 建立合作伙伴关系，并推动技术民主化。

边缘演进#

边缘演进代表了计算领域的一次重大转变，强调去中心化的数据处理。随着对边缘设备的重视，这一演进提升了实时处理能力、降低了延迟，并赋能本地设备，从而在各行各业构建高效且响应迅速的系统。

在演讲中，Lakshantha 深入探讨了边缘设备面临的挑战及其演进历程，并认识到这些设备在让技术变得更易获取方面发挥着关键作用。他重点讲解了如何优化边缘性能，尤其是视频分析应用的性能，为接下来的内容做好了铺垫。

克服部署挑战#

市场上不断出现许多新的 GPU 设备，但它们的价格相当高。另一方面，Jetson 系列等嵌入式设备提供了多种部署功能，让终端用户能够更轻松地完成所需的分析。如果你想了解如何开始使用 Seeedstudio Jetson 设备，可以访问我们的 博客。

在应对 Ultralytics YOLOv8 在边缘设备上的部署挑战时，Lakshantha 分享了实用的解决方案。从刷写操作系统（OS）到配置环境，这场演讲揭开了其中的复杂性，让开发者能够更轻松地完成部署。

TensorRT 与 DeepStream 的魔力#

TensorRT 是嵌入式设备推理的顶级引擎。它能够对 Ultralytics YOLOv8 模型进行量化和优化，专门提升其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，以及如何利用 DeepStream 提高多流应用的效率。实际演示展现了这些工具在最大化 YOLO 模型于 嵌入式设备 上的应用潜力方面所发挥的作用。

MCU 平台揭秘#

另一个令人兴奋的亮点是，Lakshantha 现场演示了如何使用 SenseGraph 模型助手在 MCU 平台上部署 YOLO 模型。这一对边缘 AI 未来的展望让观众迫不及待地想要探索其中的可能性。

总结#

在这个时代，人们的关注点主要集中在嵌入式设备上，因为客户希望获得经济高效且维护需求极低的解决方案。Seeed Studio 嵌入式设备具备预启动功能，便于开发者和终端用户进行操作。

总的来说，这场分享不仅阐明了技术层面的内容，还展现了 AI 社区 内的协作精神，为所有参会者带来了一次富有启发的体验。

观看完整的 Ultralytics YOLOv8 嵌入式设备部署演讲！