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Raspberry Pi AIキットを使用したRPi5およびCM4上でのyolov8sのベンチマーク

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この文書は AI によって翻訳されています。内容に不正確な点や改善すべき点がございましたら、文書下部のコメント欄または以下の Issue ページにてご報告ください。
https://github.com/Seeed-Studio/wiki-documents/issues

Raspberry Pi AIキットを使用したRPi5およびCM4上でのyolov8sのベンチマーク

はじめに​

YOLOv8（You Only Look Once バージョン8）は、リアルタイムのポーズ推定と物体検出モデルのYOLOシリーズの中で最も人気のあるバージョンです。速度、精度、柔軟性においていくつかの進歩を導入し、従来のバージョンの強みを活かしています。Raspberry-pi-AI-kitは、Hailo-8Lチップを中心に構築された13 TOPSのニューラルネットワーク推論アクセラレータを備え、推論速度を向上させます。

このWikiでは、Raspberry Pi 5およびRaspberry Pi Compute Module 4上でのYOLOv8sを使用したポーズ推定と物体検出のベンチマークを紹介します。すべてのテストは同じモデル（YOLOv8s）を使用し、int8に量子化され、入力サイズは640x640の解像度、バッチサイズは1、240 FPSの同じビデオから入力を取得しています。

ハードウェアの準備​

CM4の場合​

reComputer r1000Raspberry Pi AIキット
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Raspberry Pi 5の場合​

Raspberry Pi5 8GBRaspberry Pi AIキット
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このプロジェクトを実行する​

RPi5 に AI キットをインストールする​

こちらを参照してください。

Hailo ソフトウェアをインストールしてインストールを確認する​

システムを更新する:​

sudo apt update
sudo apt full-upgrade

PCIe を gen2/gen3 に設定する (gen3 は gen2 より高速です):​

以下のテキストを /boot/firmware/config.txt に追加してください。

# PCIe 外部コネクタを有効化

dtparam=pciex1

# Gen 3.0 の速度を強制

dtparam=pciex1_gen=3

note

gen2 を使用したい場合は、dtparam=pciex1_gen=3 をコメントアウトしてください。

hailo-all をインストールして再起動する:​

Raspberry Pi5 のターミナルを開き、以下のコマンドを入力して Hailo ソフトウェアをインストールします。

sudo apt install hailo-all
sudo reboot

ソフトウェアとハードウェアを確認する:​

Raspberry Pi5 のターミナルを開き、以下のコマンドを入力して hailo-all がインストールされているか確認します。

hailortcli fw-control identify

正しい結果は以下のように表示されます:

pir

Raspberry Pi5 のターミナルを開き、以下のコマンドを入力して hailo-8L が接続されているか確認します。

lspci | grep Hailo

正しい結果は以下のように表示されます:

pir

プロジェクトを実行する​

プロジェクトをインストールする​

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

プロジェクトを実行する​

# AI キットを使用してポーズ推定を実行する

bash run.sh pose-estimation-hailo

# AI キットを使用せずにポーズ推定を実行する

bash run.sh pose-estimation

結果​

結果​

pir

pir

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