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Benchmark no RPi5 e CM4 executando yolov8s com rpi ai kit

Introdução​

YOLOv8 (You Only Look Once versão 8) é a série YOLO mais popular de modelos de detecção de objetos e estimativa de pose em tempo real. Ele se baseia nos pontos fortes de seus predecessores ao introduzir vários avanços em velocidade, precisão e flexibilidade. O Raspberry-pi-AI-kit é usado para acelerar a velocidade de inferência, apresentando um acelerador de inferência de rede neural de 13 TOPS construído em torno do chip Hailo-8L.

Este wiki apresenta o benchmarking do YOLOv8s para estimativa de pose e detecção de objetos no Raspberry Pi 5 e no Raspberry Pi Compute Module 4. Todos os testes utilizam o mesmo modelo (YOLOv8s), quantizado para int8, com tamanho de entrada de resolução 640x640, tamanho de lote definido como 1 e entrada do mesmo vídeo a 240 FPS.

Preparar o Hardware​

Para CM4​

reComputer r1000Raspberry Pi AI Kit
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Para Raspberry Pi 5​

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

reComputer Industrial R20xxreComputer Industrial R21xx
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Executar este projeto​

Instalar o AI kit no RPi5​

Consulte este

Instalar o Hailo Software e verificar a instalação​

atualizar o sistema​

sudo apt update
sudo apt full-upgrade

Definir pcie para gen2/gen3 (gen3 é mais rápido que gen2)​

Adicione o seguinte texto a /boot/firmware/config.txt

#Enable the PCIe external connector

dtparam=pciex1

#Force Gen 3.0 speeds

dtparam=pciex1_gen=3

nota

Se você quiser usar gen2, comente dtparam=pciex1_gen=3

Instalar hailo-all e reiniciar​

Abra o terminal no Raspberry Pi5 e insira o comando a seguir para instalar o software Hailo.

sudo apt install hailo-all
sudo reboot

Verificar Software e Hardware​

Abra o terminal no Raspberry Pi5 e insira o comando a seguir para verificar se o hailo-all foi instalado.

hailortcli fw-control identify

O resultado correto é mostrado abaixo:

pir

Abra o terminal no Raspberry Pi5 e insira o comando a seguir para verificar se o hailo-8L foi conectado.

lspci | grep Hailo

O resultado correto é mostrado abaixo:

pir

Executar o Projeto​

Instalar Projeto​

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

Executar o projeto​

# run pose estimation with AI kit

bash run.sh pose-estimation-hailo

# run pose estimation without AI kit

bash run.sh pose-estimation

Resultado​

Resultado​

pir

pir

Suporte Técnico e Discussão de Produtos​

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