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Ultralytics YOLO26 su Intel Core Ultra Series 3 utilizzando il framework di pipeline DL Streamer e OpenVINO™#

Questa guida completa fornisce una procedura dettagliata per implementare Ultralytics YOLO26 su piattaforme Intel Core Ultra Series 3 utilizzando il framework di pipeline DL Streamer e il toolkit OpenVINO™. Qui utilizziamo OpenVINO™ per massimizzare le prestazioni di inferenza su CPU Intel, GPU integrate e discrete, e NPU.

Intel DL Streamer

Contenuti: Cos'è Intel DL Streamer? • Prerequisiti • Preparazione del modello YOLO26 • Esecuzione dell'inferenza con YOLO26 • Configurazione multi-stream • FAQ

Cos'è Intel DL Streamer?#

Deep Learning Streamer (DL Streamer) Pipeline Framework è un framework di analisi di streaming multimediale open-source basato sul framework multimediale GStreamer, progettato per creare pipeline complesse di analisi multimediale per il Cloud o l'Edge.

DL Streamer consente l'analisi di flussi audio e video per rilevare, classificare, tracciare, identificare e contare oggetti, eventi e persone. È ottimizzato per l'hardware Intel e fornisce interoperabilità tra i plugin GStreamer basati su diverse librerie di backend:

  • Inferenza: motore di inferenza OpenVINO™, ottimizzato per CPU, GPU e NPU Intel
  • Codifica/Decodifica video: accelerazione GPU tramite VA-API
  • Elaborazione immagini: accelerazione GPU tramite VA-API
  • Metadati: GStreamer Analytics per risultati di inferenza strutturati
  • Ecosistema: centinaia di plugin GStreamer per I/O multimediale, muxing/demuxing, supporto codec e altro

DL Streamer supporta molti modelli IA, inclusa l'intera famiglia Ultralytics YOLO (da YOLOv5 a YOLO26), tutti in formato OpenVINO™.

DL Streamer viene regolarmente convalidato con i sistemi forniti su Requisiti di sistema — Documentazione Open Edge Platform

Prerequisiti#

Prima di iniziare, assicurati che quanto segue sia installato e configurato sul tuo sistema Intel:

Preparazione del modello YOLO26#

DL Streamer utilizza modelli in formato OpenVINO™ IR. I modelli Ultralytics YOLO26 vengono esportati da PyTorch a OpenVINO™ IR utilizzando l'esportatore Ultralytics. DL Streamer sfrutta l'integrazione ufficiale Ultralytics OpenVINO™, che fornisce capacità ottimizzate di esportazione e inferenza per l'hardware Intel.

  1. Crea la cartella ~/intel/dlstreamer_demo e installa OpenVINO™ e Ultralytics in un ambiente virtuale
mkdir -p ~/intel/dlstreamer_demo && cd ~/intel/dlstreamer_demo
python3 -m venv .dls-venv && source .dls-venv/bin/activate
pip install openvino==2026.2.0 ultralytics==8.4.92
  1. Scarica il modello PyTorch YOLO26s da Ultralytics, convertilo nel formato OpenVINO™ IR e genera una variante di precisione INT8.
yolo export model=yolo26s.pt format=openvino dynamic=True quantize=8 data=coco128.yaml

Il modello deve essere scaricato nella cartella ~/intel/dlstreamer_demo/yolo26s_int8_openvino_model.

Precisione del modello#

DL Streamer supporta modelli con precisione FP32, FP16 e INT8. Ognuno richiede un passaggio di esportazione separato:

# FP32 (default precision, highest accuracy)
yolo export model=yolo26s.pt format=openvino dynamic=True

# FP16 (recommended for GPU inference, good accuracy/performance balance)
yolo export model=yolo26s.pt format=openvino dynamic=True quantize=16

# INT8 (maximum performance, requires calibration dataset)
yolo export model=yolo26s.pt format=openvino dynamic=True quantize=8 data=coco128.yaml

Gli esempi seguenti utilizzano il modello INT8 esportato nel passaggio di preparazione. Per utilizzare modelli FP32 o FP16, sostituisci il percorso del modello di conseguenza (ad esempio yolo26s_openvino_model/yolo26s.xml).

Esecuzione dell'inferenza con YOLO26#

Prima di eseguire la pipeline di rilevamento dell'inferenza DL Streamer YOLO26, avvia l'immagine Docker di DL Streamer in modalità interattiva. Assicurati di aver seguito il passaggio Preparazione del modello YOLO26 e scarica il seguente file video dal database Pexels.

curl -L https://videos.pexels.com/video-files/1192116/1192116-sd_640_360_30fps.mp4 --output ~/intel/dlstreamer_demo/video1.mp4

Avvia l'immagine Docker di DL Streamer in modalità interattiva.

Nota

Questo comando è destinato ai sistemi dotati di processori Intel Core Ultra Series 3 con GPU integrata (iGPU) e NPU a bordo.

docker run -it --rm \
  -v ~/intel/dlstreamer_demo:/home/dlstreamer/demo \
  -v "$HOME/.Xauthority:/root/.Xauthority:rw" \
  -e DISPLAY=$DISPLAY \
  -e XDG_RUNTIME_DIR=/tmp \
  -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix \
  --device /dev/dri \
  --group-add $(stat -c "%g" /dev/dri/render*) \
  --device /dev/accel \
  --group-add $(stat -c "%g" /dev/accel/accel*) \
  -e ZE_ENABLE_ALT_DRIVERS=libze_intel_npu.so \
  intel/dlstreamer:latest

Precisione INT8 (Massime prestazioni)#

La quantizzazione INT8 offre il throughput più elevato riducendo i pesi del modello a interi a 8 bit. L'esportatore Ultralytics gestisce la calibrazione automaticamente.

Esegui YOLO26s con INT8 su GPU#

gst-launch-1.0 filesrc location=/home/dlstreamer/demo/video1.mp4 ! decodebin3 ! gvadetect model=/home/dlstreamer/demo/yolo26s_int8_openvino_model/yolo26s.xml device=GPU ! queue ! vapostproc ! gvawatermark ! gvafpscounter ! autovideosink sync=false
Intel DL Streamer GPU

Esegui YOLO26s con INT8 su GPU, salva l'output in un file video (~/intel/dlstreamer_demo/yolo_video1_yolo26s_INT8_GPU.mp4)#

gst-launch-1.0 filesrc location=/home/dlstreamer/demo/video1.mp4 ! decodebin3 ! gvadetect model=/home/dlstreamer/demo/yolo26s_int8_openvino_model/yolo26s.xml device=GPU ! queue ! vapostproc ! gvawatermark ! gvafpscounter ! vah264enc ! h264parse ! mp4mux ! filesink location=/home/dlstreamer/demo/yolo_video1_yolo26s_INT8_GPU.mp4

Esegui YOLO26s con INT8 su NPU#

gst-launch-1.0 filesrc location=/home/dlstreamer/demo/video1.mp4 ! decodebin3 ! gvadetect model=/home/dlstreamer/demo/yolo26s_int8_openvino_model/yolo26s.xml device=NPU ! queue ! vapostproc ! gvawatermark ! gvafpscounter ! autovideosink sync=false
Intel DL Streamer NPU

Configurazione multi-stream#

DL Streamer supporta l'elaborazione multi-stream, in cui più sorgenti video vengono decodificate e analizzate simultaneamente. Puoi avviare più pipeline in parallelo utilizzando l'elemento vacompositor di GStreamer per combinare più flussi.

Esecuzione di più pipeline (4 stream) in parallelo (GPU)#

gst-launch-1.0 vacompositor name=comp sink_0::xpos=0 sink_0::ypos=0 sink_1::xpos=660 sink_1::ypos=0 sink_2::xpos=0 sink_2::ypos=380 sink_3::xpos=660 sink_3::ypos=380 ! autovideosink sync=false \
  filesrc location=/home/dlstreamer/demo/video1.mp4 ! decodebin3 ! gvadetect model=/home/dlstreamer/demo/yolo26s_int8_openvino_model/yolo26s.xml device=GPU model-instance-id=inf0 scheduling-policy="latency" ! queue ! gvawatermark ! gvafpscounter ! comp.sink_0 \
  filesrc location=/home/dlstreamer/demo/video1.mp4 ! decodebin3 ! gvadetect model=/home/dlstreamer/demo/yolo26s_int8_openvino_model/yolo26s.xml device=GPU model-instance-id=inf0 scheduling-policy="latency" ! queue ! gvawatermark ! gvafpscounter ! comp.sink_1 \
  filesrc location=/home/dlstreamer/demo/video1.mp4 ! decodebin3 ! gvadetect model=/home/dlstreamer/demo/yolo26s_int8_openvino_model/yolo26s.xml device=GPU model-instance-id=inf0 scheduling-policy="latency" ! queue ! gvawatermark ! gvafpscounter ! comp.sink_2 \
  filesrc location=/home/dlstreamer/demo/video1.mp4 ! decodebin3 ! gvadetect model=/home/dlstreamer/demo/yolo26s_int8_openvino_model/yolo26s.xml device=GPU model-instance-id=inf0 scheduling-policy="latency" ! queue ! gvawatermark ! gvafpscounter ! comp.sink_3
Intel DL Streamer Multistream GPU

FAQ#

Come posso configurare Ultralytics YOLO26 su una piattaforma Intel con DL Streamer?#

Installa DL Streamer seguendo la Guida all'installazione, configura l'ambiente con source /opt/intel/dlstreamer/scripts/setup_dls_env.sh, installa Ultralytics e OpenVINO™, scarica i modelli usando download_ultralytics_models.sh. Quindi esegui l'inferenza con l'applicazione di esempio DL Streamer yolo_detect.sh che fornisce uno script pronto all'uso per eseguire le pipeline di inferenza YOLO26. Controlla il breve tutorial su come eseguirlo.

Qual è il vantaggio dell'utilizzo di OpenVINO™ con YOLO26 su hardware Intel?#

OpenVINO™ ottimizza il modello YOLO26 specificamente per l'hardware Intel attraverso tecniche come l'ottimizzazione del grafo, la fusione dei layer e il tuning del kernel specifico per l'hardware. In combinazione con la decodifica accelerata VA-API di DL Streamer e la pre-elaborazione va-surface-sharing a copia zero, l'intera pipeline di analisi video raggiunge un throughput significativamente più elevato rispetto ai framework non ottimizzati.

Posso eseguire YOLO26 con DL Streamer su diversi dispositivi Intel?#

Sì. DL Streamer supporta l'inferenza su CPU Intel (Core, Core Ultra, Xeon), GPU integrate (Iris Xe, Arc), GPU discrete (Arc A-Series, B-Series) e NPU (AI Boost) su più generazioni di piattaforme Intel. Basta modificare il parametro DEVICE in CPU, GPU o NPU.

Come scelgo tra la precisione FP16 e INT8?#

  • FP16 è raccomandato come impostazione predefinita per l'inferenza su GPU: fornisce una precisione vicina a FP32 con un miglioramento del throughput di circa 2 volte.
  • INT8 offre le massime prestazioni (2–3 volte superiori rispetto a FP32) con un piccolo compromesso in termini di precisione ed è ideale quando la priorità è il throughput massimo. I modelli INT8 vengono calibrati automaticamente durante l'esportazione con Ultralytics.

Quali attività YOLO26 sono supportate?#

DL Streamer supporta tutte le varianti delle attività di YOLO26: - Rilevamento: yolo26n, yolo26s, yolo26m, yolo26l, yolo26x - Oriented Bounding Box (OBB): yolo26s-obb (e tutte le varianti di dimensione) - Segmentazione di istanze: yolo26s-seg (e tutte le varianti di dimensione) - Stima della posa: yolo26s-pose (e tutte le varianti di dimensione) - Classificazione: yolo26s-cls (pipeline composta con rilevamento)

Come posso esportare i rilevamenti come dati strutturati?#

Usa l'opzione di output json per scrivere i risultati del rilevamento come JSON-lines su un file:

./yolo_detect.sh yolo26s GPU input_video.mp4 json va-surface-sharing INT8

In alternativa, usa l'elemento gvametapublish nelle pipeline personalizzate per pubblicare i metadati su file, MQTT o Kafka.

Risorse aggiuntive#

Contributori
ONonuralpszr1TBtbujewsk1

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