Hailo-8LによるreComputer R1000でのYOLOv8オブジェクト検出
はじめに
YOLOv8(You Only Look Once version 8)は、リアルタイムオブジェクト検出モデルの人気のYOLOシリーズの最新版です。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構築されています。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-AI-kitアクセラレーションありとなしでreComputer R1000上でYOLOv8を使用したオブジェクト検出を実演します。Raspberry Pi AI Kitは、Raspberry Piの性能を向上させ、スマートリテール、スマートトラフィックなどの人工知能と機械学習アプリケーションにおけるその潜在能力を解き放ちます。Raspberry AI KitはRaspberry Pi 5向けに設計されていますが、私たちはCM4搭載のエッジゲートウェイで実験を行いました。エッジデバイスをインテリジェントなIoTゲートウェイに変える可能性に興奮しています!
ハードウェアの準備
reComputer r1000 | Raspberry Pi AI Kit |
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このプロジェクトを実行する
- Hailo-8Lで実行
- Hailo-8Lなしで実行
ステップ1: AIキットをインストール
ステップ2: システムを更新してPCIeをgen3に設定
システムを更新
reComputer R1000でターミナルを開き、以下のコマンドを入力してシステムを更新します。
sudo apt update
sudo apt full-upgrade
PCIeをgen3に設定する
reComputer R1000でターミナルを開き、以下のコマンドを入力してreComputer R1000を設定します。
sudo raspi-config
オプション「6 Advanced Options」を選択します
次にオプション「A8 PCIe Speed」を選択します
「Yes」を選択してPCIe Gen 3モードを有効にします
「Finish」をクリックして終了します
ステップ3: Hailoソフトウェアのインストールとインストール確認
Hailoソフトウェアのインストール
reComputer R1000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
reComputer R1000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どうかを確認します。
hailortcli fw-control identify
正しい結果は以下のように表示されます:
reComputer R1000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どうかを確認します。
lspci | grep Hailo
正しい結果は以下のように表示されます:
YOLOv8の実行
reComputer R1000でターミナルを開き、以下のコマンドを入力してYOLOv8を実行します。
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 object-detection-hailo
結果
結果
AIキットを使用した加速前後でのYOLOv8物体検出の推論速度を比較しました(入力解像度640*640)。結果は、加速前の推論速度がわずか0.75 FPSであったのに対し、加速後は29.5 FPSに達したことを示しています。
プロジェクトの展望
このプロジェクトでは、AIキットありとなしでのYOLOv8物体検出の実行速度をベンチマークしました。結果は、AIキットがエッジデバイスの性能を大幅に向上させることができることを示しています。今後は、セマンティックセグメンテーションやポーズ推定など、AIキット加速後の異なるシナリオでのYOLOv8の実行速度をベンチマークする予定です。
技術サポート & 製品ディスカッション
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