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在 reComputer R1000 上使用 Hailo-8L 进行 YOLOv8 姿态估计

简介​

YOLOv8（You Only Look Once 第 8 版）是最受欢迎的 YOLO 系列实时姿态估计模型。它通过在速度、准确性和灵活性方面引入多项改进，继承了前几代的优势。Raspberry-pi-AI-kit 用于加速推理速度，配备了基于 Hailo-8L 芯片构建的 13 TOPS 神经网络推理加速器。

本维基演示了如何在 reComputer R1000 上使用 YOLOv8 进行姿态估计，并比较是否使用 Raspberry-pi-AI-kit 加速的效果。Raspberry Pi AI Kit 提升了 Raspberry Pi 的性能，并释放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。虽然 Raspberry AI Kit 是为 Raspberry Pi 5 设计的，但我们已在基于 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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运行项目​

第一步：安装 AI Kit​

pir

第二步：更新系统并设置 PCIe 为 Gen3​

更新系统​

在 reComputer R1000 上打开终端，输入以下命令更新系统。

sudo apt update
sudo apt full-upgrade

设置 PCIe 为 Gen3​

在 reComputer R1000 上打开终端，输入以下命令配置 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" 启用 PCIe Gen 3 模式

pir

点击 "Finish" 退出

pir

第三步：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 pose-estimation-hailo

结果​

pir

结果​

我们比较了使用 AI 套件加速前后，YOLOv8 在 640*640 分辨率输入下进行姿态估计的推理速度。结果显示，在加速之前，推理速度仅为 0.5 FPS，而加速之后，推理速度达到了 27 FPS。

项目展望​

在本项目中，我们对 YOLOv8 在使用和不使用 AI 套件时进行姿态估计的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。

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各种支持，以确保您使用我们的产品时体验顺畅。我们提供多种沟通渠道，以满足不同的偏好和需求。

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