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Raspberry Pi 5 と AI キットを使用した YOLOv8n 物体検出のチュートリアル

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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 5 と AI キットを使用した YOLOv8n 物体検出のチュートリアル

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および物体検出モデルの YOLO シリーズの中で最も人気のあるバージョンです。YOLOv8 は、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さらに強化しています。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ており、推論速度を向上させるために使用されます。

この Wiki では、Raspberry Pi 5 上で AI キットを使用して YOLOv8n による物体検出を行う方法を、トレーニングからデプロイまで説明します。

ハードウェアの準備​

Hailo8L 13 TOPS の場合​

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Hailo8 26 TOPS の場合​

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ハードウェアのインストール​

こちらを参照してください。

ホストコンピュータ上で​

note

Hailoソフトウェアをインストールします。Hailoアカウントを持っていることを確認してください。

Ultralyticsのインストールとモデルのトレーニング:​

Python3.11をインストールします。

sudo apt install python3.11

仮想環境としてyolo_envを作成します。

python3.11 -m venv yolo_env

環境をアクティブ化します。

source yolo_env/bin/activate

Ultralyticsをインストールします。

pip install ultralytics

COCOデータセットを使用してYOLOv8nをトレーニングします。独自のデータセットをトレーニングしたい場合は、こちらを参照してください。

mkdir yolomodel && cd yolomodel
yolo detect train data=coco128.yaml model=yolov8n.pt name=retrain_yolov8n epochs=100 batch=16

pir

トレーニング後にbest.ptモデルが生成されます。以下のように確認できます。

cd ./runs/detect/retrain_yolov8n/weights/
ls

pir

.ptモデルを.onnxに変換します。

yolo export model=./best.pt imgsz=640 format=onnx opset=11

以下のような結果が得られます。

pir

Hailoソフトウェアのインストール:​

Python3.8をインストールします。

cd ~
sudo apt install python3.8

仮想環境としてhailo_envを作成します。

python3.8 -m venv hailo_env

環境をアクティブ化します。

source hailo_env/bin/activate

Hailo Dataflow Compiler 3.27をインストールします。ここでHailoに登録し、ログインしてソフトウェアをダウンロードしてください。

pir

pip install hailo_dataflow_compiler-3.27.0-py3-none-linux_x86_64.whl

Model zooをインストールします。ここでHailoに登録し、ログインしてソフトウェアをダウンロードしてください。

pir

pip install hailo_model_zoo-2.11.0-py3-none-any.whl

hailo_model_zooが正しく動作しているかテストします。

hailomz -h

pir

hailo_model_zooのGitHubファイルをインストールします。

cd yolomodel/runs/detect/retrain_yolov8n/weights

git clone https://github.com/hailo-ai/hailo_model_zoo.git

COCOデータセットをインストールして、YOLOv8nモデルを評価/最適化/コンパイルします。

python hailo_model_zoo/datasets/create_coco_tfrecord.py val2017
python hailo_model_zoo/datasets/create_coco_tfrecord.py calib2017

hailo_model_zooを使用してモデルを解析:​

hailomz parse --hw-arch hailo8l --ckpt ./best.onnx yolov8n

pir

hailo_model_zooを使用してモデルを最適化:​

note

以下のコマンドを実行すると、いくつかのエラーが発生する可能性があります。ただし、./hailo_model_zoo/hailo_model_zooをローカルライブラリにコピーすることで解決できます。エラーがデータセットが見つからないことを示している場合は、~/.hailomzに移動し、データセットをローカルデータセットディレクトリにコピーしてください。

hailomz optimize --hw-arch hailo8l --har ./yolov8n.har yolov8n

pir

hailo_model_zooを使用してモデルをコンパイル:​

hailomz compile  yolov8n --hw-arch hailo8l --har ./yolov8n.har

pir

最終的にhefモデルが生成されます。このモデルを使用して、AIキットを搭載したRaspberry Pi5にデプロイできます。

ls

pir

Raspberry Pi 5での操作​

システムの更新:​

sudo apt update
sudo apt full-upgrade

PCIeをgen2/gen3に設定する（gen3はgen2より高速）:​

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:​

Raspberry Pi 5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の確認:​

Raspberry Pi 5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 Pi 5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

プロジェクトをクローン:​

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

モデルをRaspberry Pi 5にコピー:​

hailomodelという名前のディレクトリを作成します。

mkdir hailomodel
note

以下のコマンドはホストコンピュータ上で実行する必要があります。Raspberry Pi 5では実行しないでください。ホストコンピュータとRaspberry Pi 5が同じネットワークに接続されていることを確認してください。

scp -r ./yolomodel/runs/detect/retrain_yolov8n/weights/yolov8n.hef username@ip /home/pi/Benchmarking-YOLOv8-on-Raspberry-PI-reComputer-r1000-and-AIkit-Hailo-8L/hailomodel/

コードの変更​

object-detection-hailo.pyの105行目と106行目を以下のように変更してください:

        elif args.network == "yolov8n":
            self.hef_path = os.path.join(self.current_path, './hailomodel/yolov8n.hef')

object-detection-hailo.pyの172行目を以下のように変更してください:

    parser.add_argument("--network", default="yolov8n", choices=['yolov6n', 'yolov8s', 'yolox_s_leaky'], help="Which Network to use, defult is yolov6n")

コードを実行:​

bash run.sh object-detection-hailo

結果​

以下の動画では、YOLOv8nモデルのトレーニングプロセスとRaspberry Pi 5へのデプロイを示しています。バッチサイズを8、入力サイズを640x640、入力動画のフレームレートを240fpsに設定しました。推論速度は136.7fpsに達し、ほとんどのアプリケーションシナリオにおいて非常に高速です。

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