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Benchmark en RPi5 y CM4 ejecutando yolov8s con el kit AI de RPi

Introducción​

YOLOv8 (You Only Look Once versión 8) es la serie más popular de modelos de estimación de poses y detección de objetos en tiempo real de YOLO. Se basa en las fortalezas de sus predecesores al introducir varias mejoras en velocidad, precisión y flexibilidad. El Raspberry-pi-AI-kit se utiliza para acelerar la velocidad de inferencia, con un acelerador de inferencia de redes neuronales de 13 tera-operaciones por segundo (TOPS) construido alrededor del chip Hailo-8L.

Este wiki presenta un 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 640x640 píxeles, tamaño de lote configurado a 1, y entrada desde el mismo video a 240 FPS.

Preparar el 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 AI en RPi5​

Por favor consulta este enlace

Instalar el software Hailo y verificar la instalación​

Actualizar el sistema:​

sudo apt update
sudo apt full-upgrade

Configurar PCIe para gen2/gen3 (gen3 es más rápido que gen2):​

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

# Habilitar el conector PCIe externo

dtparam=pciex1

# Forzar velocidades Gen 3.0

dtparam=pciex1_gen=3
note

Si deseas usar gen2, comenta la línea dtparam=pciex1_gen=3

Instalar hailo-all y reiniciar:​

Abre la terminal en Raspberry Pi 5 y ejecuta el siguiente comando para instalar el software Hailo.

sudo apt install hailo-all
sudo reboot

Verificar el software y el hardware:​

Abre la terminal en Raspberry Pi 5 y ejecuta el siguiente comando para verificar si hailo-all se ha instalado correctamente.

hailortcli fw-control identify

El resultado correcto se muestra a continuación:

pir

Abre la terminal en Raspberry Pi 5 y ejecuta el siguiente comando para verificar si hailo-8L se ha conectado correctamente.

lspci | grep Hailo

El resultado correcto se muestra a continuación:

pir

Ejecutar el proyecto​

Instalar el 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​

# ejecutar estimación de pose con AI kit

bash run.sh pose-estimation-hailo

# ejecutar estimación de pose sin AI kit

bash run.sh pose-estimation

Resultado​

Resultado​

pir

pir

Soporte técnico y discusión sobre el producto​

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