Benchmark en RPi5 y CM4 ejecutando yolov8s con rpi ai kit
Introducción
YOLOv8 (You Only Look Once versión 8) es la serie YOLO más popular de modelos de estimación de poses 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.
Este wiki muestra el benchmarking de YOLOv8s para estimación de poses 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 r1000 | Raspberry Pi AI Kit |
|---|---|
 |  |
Para Raspberry Pi 5
| reComputer AI R2140 | Raspberry Pi5 8GB | Raspberry Pi AI Kit |
|---|---|---|
 |  | |
Para Raspberry Pi CM5
| reComputer Industrial R20xx | reComputer Industrial R21xx |
|---|---|
 |  |
Ejecutar este proyecto
- Benchmark Pi5
- Benchmark CM4
Instalar AI kit en RPi5
Por favor consulte esto
Instalar Software Hailo y Verificar Instalación
actualizar el sistema
sudo apt update
sudo apt full-upgrade
Configurar pcie a gen2/gen3(gen3 es más rápido que gen2)
Agregar el siguiente texto a /boot/firmware/config.txt
#Enable the PCIe external connector
dtparam=pciex1
#Force Gen 3.0 speeds
dtparam=pciex1_gen=3
Si quieres usar gen2, por favor comenta dtparam=pciex1_gen=3
Instalar hailo-all y reiniciar
Abrir terminal en el Raspberry Pi5, e ingresar el comando como sigue para instalar el software Hailo.
sudo apt install hailo-all
sudo reboot
Verificar Software y Hardware
Abrir terminal en el Raspberry Pi5, e ingresar el comando como sigue para verificar si hailo-all ha sido instalado.
hailortcli fw-control identify
El resultado correcto se muestra a continuación:
Abrir terminal en el Raspberry Pi5, e ingresar el comando como sigue para verificar si hailo-8L ha sido conectado.
lspci | grep Hailo
El resultado correcto se muestra a continuación:
Ejecutar Proyecto
- Ejecutar estimación de poses
- Ejecutar detección de objetos
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
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 object detection with AI kit
bash run.sh object-detection-hailo
# run object detection without AI kit
bash run.sh object-detection
Resultado
Para detección de objetos por favor consulte el siguiente wiki: yolov8_object_detection_on_recomputer_r1000_with_hailo_8l
Para estimación de poses por favor consulte el siguiente wiki: yolov8_pose_estimation_on_recomputer_r1000_with_hailo_8l
Resultado
- batchsize=8
- batchsize=1
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