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RPi5とCM4でrpi ai kitを使用してyolov8sを実行するベンチマーク

はじめに​

YOLOv8（You Only Look Once version 8）は、リアルタイムポーズ推定と物体検出モデルの人気の高いYOLO シリーズです。速度、精度、柔軟性において複数の進歩を導入することで、前身の強みを基盤としています。Raspberry-pi-AI-kitは推論速度を加速するために使用され、Hailo-8Lチップを中心に構築された13 TOPSニューラルネットワーク推論アクセラレータを特徴としています。

このwikiでは、Raspberry Pi 5とRaspberry Pi Compute Module 4でのポーズ推定と物体検出のためのYOLOv8s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解像度、バッチサイズは1に設定され、240 FPSの同じビデオからの入力を使用します。

ハードウェアの準備​

CM4用​

reComputer r1000Raspberry Pi AI Kit
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Raspberry Pi 5用​

reComputer AI R2140Raspberry Pi5 8GBRaspberry Pi AI Kit
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Raspberry Pi CM5用​

reComputer Industrial R20xxreComputer Industrial R21xx
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このプロジェクトを実行する​

RPi5にAI kitをインストール​

こちらを参照してください

Hailoソフトウェアのインストールとインストールの確認​

システムの更新​

sudo apt update
sudo apt full-upgrade

pcieをgen2/gen3に設定（gen3はgen2より高速）​

/boot/firmware/config.txtに以下のテキストを追加

#Enable the PCIe external connector

dtparam=pciex1

#Force Gen 3.0 speeds

dtparam=pciex1_gen=3

注記

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​

Raspberry Pi5でターミナルを開き、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の確認​

Raspberry Pi5でターミナルを開き、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を確認します。

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

lspci | grep Hailo

正しい結果は以下のように表示されます：

pir

プロジェクトの実行​

プロジェクトのインストール​

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

プロジェクトの実行​

# run pose estimation with AI kit

bash run.sh pose-estimation-hailo

# run pose estimation without AI kit

bash run.sh pose-estimation

結果​

結果​

pir

pir

技術サポート & 製品ディスカッション​

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