クイックスタートガイド: Seeed Studio reCameraとUltralytics YOLO26#

reCameraは、Ultralyticsの年次ハイブリッドイベントであるYOLO Vision 2024（YV24）で、AIコミュニティに向けて発表されました。主にエッジAIアプリケーション向けに設計されており、高い処理能力と容易なデプロイを実現します。

多様なハードウェア構成とオープンソースリソースに対応しており、エッジで革新的なコンピュータービジョンソリューションを試作・デプロイするための理想的なプラットフォームです。

reCameraを選ぶ理由#

reCameraシリーズはエッジAIアプリケーション向けに専用設計されており、開発者やイノベーターのニーズに合わせて作られています。主な特長は次のとおりです。

• RISC-Vによる高性能処理: 中核となるSG200XプロセッサはRISC-Vアーキテクチャを採用しており、エネルギー効率を維持しながらエッジAIタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。1秒あたり1兆回の演算（1 TOPS）を実行でき、リアルタイムの物体検出など、高負荷なタスクも容易に処理できます。

• 最適化された動画技術: H.264やH.265などの高度な動画圧縮規格に対応しており、画質を損なわずにストレージと帯域幅の要件を軽減します。HDR画像処理、3Dノイズ低減、レンズ補正などの機能により、厳しい環境でもプロ品質の映像を実現します。

• エネルギー効率に優れたデュアルプロセッシング: SG200Xが複雑なAIタスクを処理する一方で、小型の8ビットマイクロコントローラーが単純な処理を担い、消費電力を抑えます。そのため、reCameraはバッテリー駆動や低消費電力の環境に最適です。

• モジュール式でアップグレード可能な設計: reCameraは、コアボード、センサーボード、ベースボードの3つの主要コンポーネントで構成されるモジュール構造を採用しています。この設計により、開発者はコンポーネントを簡単に交換またはアップグレードでき、進化するプロジェクトにも柔軟に対応できます。

reCameraのハードウェアをすばやくセットアップする#

reCameraスタートガイドのページを開き、使用するデバイス（reCamera 2002 Series、Gimbal、HQ POEなど）を選択して、クイックスタートガイドを確認してください。ガイドでは、デバイスのネットワーク接続や、検出結果をすばやくプレビューするためのNode-RED Web UIへのアクセスなど、初期設定の手順を説明しています。

プリインストールされたYOLO26モデルで推論する#

reCameraにはUltralytics YOLO26モデルが4種類プリインストールされており、Node-REDダッシュボードから使用するモデルを選択できます。

• 検出（YOLO26n）
• セグメンテーション（YOLO26n-seg）
• 分類（YOLO26n-cls）
• 姿勢推定（YOLO26n-pose）

手順1: reCameraをネットワークに接続した場合は、WebブラウザーにreCameraのIPアドレスを入力してNode-REDダッシュボードを開きます。reCameraをUSB経由でPCに接続した場合は、192.168.42.1を入力します。ここでは、YOLO26n検出モデルがデフォルトで読み込まれていることを確認できます。

手順2: 右下にある緑色の円をクリックして、Node-REDフローエディターを開きます。

手順3: modelノードをクリックし、On Deviceをクリックします。

手順4: プリインストールされた4種類のYOLO26nモデルから1つ選び、Doneをクリックします。たとえば、ここではYOLO26n Poseを選択します。

手順5: Deployをクリックし、デプロイが完了したらDashboardをクリックします。

これでYOLO26nの姿勢推定モデルの動作を確認できます。

cvimodelへのエクスポート: YOLO26モデルの変換#

reCameraでカスタムトレーニングしたYOLO26モデルを使用する場合は、以下の手順に従ってください。

ここでは、まずPyTorchモデルをONNXに変換し、次にMLIRモデル形式に変換します。最後に、デバイス上で推論を実行するため、MLIRをcvimodelに変換します。

ONNXにエクスポート#

Ultralytics YOLO26モデルをONNXモデル形式にエクスポートします。

インストール#

必要なパッケージをインストールするには、次を実行します。

pip install ultralytics

インストール手順の詳細とベストプラクティスについては、Ultralyticsのインストールガイドをご覧ください。YOLO26に必要なパッケージのインストールで問題が発生した場合は、解決策とヒントが記載されたよくある問題のガイドをご確認ください。

使用方法#

from ultralytics import YOLO

# YOLO26モデルを読み込みます
model = YOLO("yolo26n.pt")

# モデルをONNXフォーマットにエクスポート
model.export(format="onnx", opset=14)  # 'yolo26n.onnx'を作成します

エクスポートプロセスの詳細については、Ultralyticsのエクスポートに関するドキュメントページをご覧ください。

ONNXをMLIRとcvimodelにエクスポートする#

ONNXモデルを取得したら、AIモデルの変換と量子化のページを参照して、ONNXモデルをMLIRに変換し、さらにcvimodelに変換してください。

ベンチマーク#

近日公開予定です。

reCameraの実世界での活用例#

reCameraの高度なコンピュータービジョン機能とモジュール式の設計により、幅広い実世界のシナリオに対応できます。開発者や企業は、独自の課題に簡単に取り組めます。

• 転倒検知: reCameraは、安全や医療分野での利用を想定して設計されており、リアルタイムで転倒を検知できます。迅速な対応が重要となる高齢者介護施設、病院、産業現場に最適です。

• 個人用保護具の検知: reCameraを使用すると、リアルタイムで個人用保護具の着用状況を検知し、職場の安全を確保できます。作業員がヘルメット、手袋などの安全装備を着用しているかを識別し、産業環境でのリスクを軽減します。

• 火災検知: reCameraのリアルタイム処理機能は、産業地域や住宅地域での火災検知に最適です。早期警告によって、災害の発生を防ぎます。

• 廃棄物検知: 廃棄物検知にも利用でき、環境モニタリングや廃棄物管理に最適なツールです。

• 自動車部品検知: 製造業や自動車産業では、品質管理、組立ラインのモニタリング、在庫管理を目的とした自動車部品の検知と分析に役立ちます。

よくある質問#