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

note

本文档由 AI 翻译。如您发现内容有误或有改进建议，欢迎通过页面下方的评论区，或在以下 Issue 页面中告诉我们：https://github.com/Seeed-Studio/wiki-documents/issues

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。它在前几代的基础上，通过引入多项改进，在速度、准确性和灵活性方面表现出色。Raspberry-pi-AI-kit 用于加速推理速度，其核心是基于 Hailo-8L 芯片的 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 的姿态估计和目标检测基准测试。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​

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运行此项目​

在 RPi5 上安装 AI 套件​

请参考 此处

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 的终端中打开，并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 的终端中打开，并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 的终端中打开，并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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