展示和讲述：在嵌入式设备上部署 Ultralytics YOLOv8

展示和讲述：在嵌入式设备上部署 YOLOv8

在YOLO VISION 2023（YV23）大会上，Lakshantha Dissanayake 简要介绍了在嵌入式设备（尤其是英伟达 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 分享的独到见解。

会见拉克尚塔-迪萨纳亚克

Seeed Studio应用工程师拉克尚塔-迪萨纳亚克（Lakshantha Dissanayake）是Seed Studio在AIoT创新领域的领军人物。他的演讲强调了 Seed Studio 与开发人员、ISV 和 SI 建立合作伙伴关系的承诺，并强调了技术的民主化。

边缘演变

边缘演进标志着计算领域的关键转变，强调分散式数据处理。这一演进以边缘设备为重点，增强了实时处理能力，减少了延迟，并使本地设备能够为各行各业提供高效、灵敏的系统。

在演讲中，Lakshantha 深入探讨了边缘设备面临的挑战和发展，认识到边缘设备在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差别，特别是视频分析应用，为听众搭建了一个舞台。

克服部署挑战

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 和 DeepStream Magic

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。

MCU 平台亮相

另一个激动人心的亮点是，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。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。

总结

在这个时代，焦点主要集中在嵌入式设备上，客户寻求的是成本效益高、维护成本最低的解决方案。Seeed Studio嵌入式设备具有预启动功能，便于开发人员和终端用户轻松操作。

总之，会议不仅阐明了技术方面的问题，还展示了人工智能界的协作精神，使所有与会者都获得了一次启迪性的体验。

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