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在 reComputer R1000 上使用 Hailo-8L 进行 YOLOv8 目标检测

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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。

本文档演示了在 reComputer R1000 上使用 YOLOv8 进行目标检测，包括使用和不使用 Raspberry-pi-AI-kit 加速的两种方式。Raspberry Pi AI Kit 提升了 Raspberry Pi 的性能，并释放了其在人工智能和机器学习应用中的潜力，例如智能零售、智能交通等。尽管 Raspberry AI Kit 是为 Raspberry Pi 5 设计的，我们在基于 CM4 的边缘网关上进行了实验。期待将我们的边缘设备转变为智能物联网网关！

准备硬件​

reComputer r1000Raspberry Pi AI Kit
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运行此项目​

第 1 步：安装 AI Kit​

pir

第 2 步：更新系统并将 PCIe 设置为 Gen3​

更新系统​

在 reComputer R1000 上打开终端，输入以下命令以更新系统。

sudo apt update
sudo apt full-upgrade

将 PCIe 设置为 Gen3​

在 reComputer R1000 上打开终端，输入以下命令以配置 reComputer R1000。

sudo raspi-config

选择选项 "6 Advanced Options"

pir

然后选择选项 "A8 PCIe Speed"

pir

选择 "Yes" 以启用 PCIe Gen 3 模式

pir

点击 "Finish" 退出

pir

第 3 步：安装 Hailo 软件并验证安装​

安装 Hailo 软件​

在 reComputer R1000 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 reComputer R1000 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 reComputer R1000 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 YOLOv8​

在 reComputer R1000 上打开终端，输入以下命令以运行 YOLOv8。

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
bash ./run.sh object-detection-hailo

结果​

pir

结果​

我们对使用 AI 套件加速前后，YOLOv8 在 640*640 分辨率输入下进行目标检测的推理速度进行了比较。结果显示，在加速之前，推理速度仅为 0.75 FPS，而加速之后，推理速度达到了 29.5 FPS。

项目展望​

在本项目中，我们对 YOLOv8 在使用和不使用 AI 套件情况下的目标检测运行速度进行了基准测试。结果表明，AI 套件可以显著提升边缘设备的性能。未来，我们将对 YOLOv8 在不同场景下的运行速度进行基准测试，包括语义分割和姿态估计 AI 套件加速后的性能。

技术支持与产品讨论​

感谢您选择我们的产品！我们致力于为您提供多种支持，以确保您使用我们的产品时拥有顺畅的体验。我们提供了多种沟通渠道，以满足不同的偏好和需求。

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