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Estimación de Pose YOLOv8 en reComputer R1000 con Hailo-8L

Introducción​

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

Esta wiki demuestra la estimación de pose usando YOLOv8 en reComputer R1000 con y sin la aceleración del Raspberry-pi-AI-kit. El Raspberry Pi AI Kit mejora el rendimiento del Raspberry Pi y desbloquea su potencial en aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático, como comercio inteligente, tráfico inteligente y más. Aunque el Raspberry AI Kit está diseñado para Raspberry Pi 5, lo hemos experimentado en nuestro gateway de borde con CM4. ¡Estamos emocionados de convertir nuestro dispositivo de borde en una puerta de enlace IoT inteligente!

Preparar el hardware​

reComputer r1000Raspberry Pi AI Kit
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Ejecutar este proyecto​

Paso 1: Instalar AI kit​

pir

Paso 2: Actualizar el sistema y configurar PCIe a gen3​

Actualizar el sistema​

Abre la terminal en el reComputer R1000 e ingresa el siguiente comando para actualizar el sistema.

sudo apt update
sudo apt full-upgrade

Configurar PCIe a gen3​

Abre la terminal en el reComputer R1000 e ingresa el siguiente comando para configurar el reComputer R1000.

sudo raspi-config

Selecciona la opción "6 Advanced Options"

pir

Luego selecciona la opción "A8 PCIe Speed"

pir

Elige "Sí" para habilitar el modo PCIe Gen 3

pir

Haz clic en "Finish" para salir

pir

Paso 3: Instalar el software de Hailo y verificar la instalación​

Instalar el software de Hailo​

Abre la terminal en el reComputer R1000 e ingresa el siguiente comando para instalar el software de Hailo.

sudo apt install hailo-all
sudo reboot

Verificar el software y el hardware​

Abre la terminal en el reComputer R1000 e ingresa el siguiente comando para verificar si se ha instalado hailo-all.

hailortcli fw-control identify

El resultado correcto debe ser el siguiente:

pir

Abre la terminal en el reComputer R1000 e ingresa el siguiente comando para verificar si hailo-8L está conectado.

lspci | grep Hailo

El resultado correcto debe ser el siguiente:

pir

Ejecutar YOLOv8​

Abre la terminal en el reComputer R1000 e ingresa el siguiente comando para ejecutar 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

Resultado​

pir

Resultado​

Comparamos la velocidad de inferencia de YOLOv8 para estimación de pose con una resolución de entrada de 640*640 antes y después de la aceleración usando el AI kit. Los resultados muestran que antes de la aceleración, la velocidad de inferencia era solo de 0.5 FPS, mientras que después de la aceleración, alcanzó 27 FPS.

Perspectiva del proyecto​

En este proyecto, medimos la velocidad de ejecución de YOLOv8 para estimación de pose con y sin AI kit. El resultado muestra que el AI kit puede mejorar enormemente el rendimiento del dispositivo de borde. En el futuro, mediremos la velocidad de ejecución de YOLOv8 en diferentes escenarios.

Soporte técnico y discusión de productos​

¡Gracias por elegir nuestros productos! Estamos aquí para brindarte el soporte necesario para asegurarnos de que tu experiencia con nuestros productos sea lo más fluida posible. Ofrecemos varios canales de comunicación para adaptarnos a diferentes preferencias y necesidades.

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