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Evaluación comparativa en RPi5 y CM4 ejecutando yolov8s con rpi ai kit

Introducción​

YOLOv8 (You Only Look Once versión 8) es el más popular de la serie YOLO de modelos de estimación de pose y detección de objetos en tiempo real. Se basa en las fortalezas de sus predecesores introduciendo varios avances en velocidad, precisión y flexibilidad. El Raspberry-pi-AI-kit se utiliza para acelerar la velocidad de inferencia, con un acelerador de inferencia de red neuronal de 13 TOPS construido alrededor del chip Hailo-8L.

Esta wiki muestra la evaluación comparativa de YOLOv8s para estimación de pose y detección de objetos en Raspberry Pi 5 y Raspberry Pi Compute Module 4. Todas las pruebas utilizan el mismo modelo (YOLOv8s), cuantizado a int8, con un tamaño de entrada de resolución 640x640, tamaño de lote establecido en 1, y entrada del mismo video a 240 FPS.

Preparar Hardware​

Para CM4​

reComputer r1000Raspberry Pi AI Kit
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Para Raspberry Pi 5​

Raspberry Pi5 8GBRaspberry Pi AI Kit
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Ejecutar este proyecto​

Instalar el kit de IA en RPi5​

Por favor consulta esto

Instalar el Software Hailo y Verificar la Instalación​

actualizar el sistema​

sudo apt update
sudo apt full-upgrade

Configurar pcie a gen2/gen3 (gen3 es más rápido que gen2)​

Añade el siguiente texto a /boot/firmware/config.txt

#Enable the PCIe external connector

dtparam=pciex1

#Force Gen 3.0 speeds

dtparam=pciex1_gen=3

note

Si quieres usar Gen2, por favor comenta la línea dtparam=pciex1_gen=3.

Instalar hailo-all y reiniciar​

Abre la terminal en la Raspberry Pi5, e ingresa el comando como se muestra a continuación para instalar el software Hailo.

sudo apt install hailo-all
sudo reboot

Verificar Software y Hardware​

Abre la terminal en la Raspberry Pi5, e ingresa el comando como se muestra a continuación para verificar si hailo-all ha sido instalado.

hailortcli fw-control identify

El resultado correcto se muestra a continuación:

pir

Abre la terminal en la Raspberry Pi5, e ingresa el comando como se muestra a continuación para verificar si hailo-8L ha sido conectado.

lspci | grep Hailo

El resultado correcto se muestra a continuación:

pir

Ejecutar Proyecto​

Instalar Proyecto​

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

Ejecutar el proyecto​

# run pose estimation with AI kit

bash run.sh pose-estimation-hailo

# run pose estimation without AI kit

bash run.sh pose-estimation

Resultado​

Resultado​

pir

pir

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