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使用 Raspberry Pi AI Kit 在 RPi5 和 CM4 上运行 YOLOv8s 的基准测试

简介​

YOLOv8（You Only Look Once 第 8 版）是 YOLO 系列中最受欢迎的实时姿态估计和目标检测模型。它在前代的基础上，通过在速度、精度和灵活性方面的多项改进，进一步提升了性能。Raspberry-pi-AI-kit 被用于加速推理速度，该套件配备了基于 Hailo-8L 芯片构建的 13 TOPS 神经网络推理加速器。

本文档展示了在 Raspberry Pi 5 和 Raspberry Pi Compute Module 4 上运行 YOLOv8s 进行姿态估计和目标检测的基准测试。所有测试均使用相同的模型（YOLOv8s），量化为 int8，输入分辨率为 640x640，批量大小设置为 1，输入为 240 FPS 的同一视频。

准备硬件​

对于 CM4​

reComputer r1000Raspberry Pi AI Kit
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对于 Raspberry Pi 5​

Raspberry Pi5 8GBRaspberry Pi AI Kit
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运行此项目​

在 RPi5 上安装 AI 套件​

请参考 此文档

安装 Hailo 软件并验证安装​

更新系统：​

sudo apt update
sudo apt full-upgrade

将 PCIe 设置为 gen2/gen3（gen3 比 gen2 更快）：​

在 /boot/firmware/config.txt 文件中添加以下内容：

# 启用 PCIe 外部连接器

dtparam=pciex1

# 强制使用 Gen 3.0 速度

dtparam=pciex1_gen=3

note

如果您想使用 gen2，请注释掉 dtparam=pciex1_gen=3

安装 hailo-all 并重启：​

在 Raspberry Pi5 上打开终端，输入以下命令以安装 Hailo 软件。

sudo apt install hailo-all
sudo reboot

检查软件和硬件：​

在 Raspberry Pi5 上打开终端，输入以下命令以检查是否已安装 hailo-all。

hailortcli fw-control identify

正确的结果如下所示：

pir

在 Raspberry Pi5 上打开终端，输入以下命令以检查是否已连接 hailo-8L。

lspci | grep Hailo

正确的结果如下所示：

pir

运行项目​

安装项目​

git clone https://github.com/Seeed-Projects/Benchmarking-YOLOv8-on-Raspberry-PI-reComputer-r1000-and-AIkit-Hailo-8L.git
cd Benchmarking-YOLOv8-on-Raspberry-PI-reComputer-r1000-and-AIkit-Hailo-8L

运行项目​

# 使用 AI 套件运行姿态估计

bash run.sh pose-estimation-hailo

# 不使用 AI 套件运行姿态估计

bash run.sh pose-estimation

结果​

结果​

pir

pir

技术支持与产品讨论​

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