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コミュニティ向けに発表されました。主にエッジAIアプリケーション向けに設計されており、強力な処理能力と容易なデプロイを提供します。

多様なハードウェア構成とオープンソースリソースをサポートしており、エッジで革新的なコンピュータビジョンソリューションをプロトタイプ開発および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調整されています。reCameraが際立つ理由は次のとおりです。

• RISC-Vによる高性能：中核にはRISC-Vアーキテクチャーを基盤とするSG200Xプロセッサーを搭載し、エネルギー効率を維持しながらエッジAIタスクで優れた性能を発揮します。毎秒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の負荷の高いタスクも容易に処理できます。

• 最適化されたビデオテクノロジー：H.264やH.265などの高度なビデオ圧縮規格をサポートし、品質を損なうことなくストレージと帯域幅の要件を削減します。HDRイメージング、3Dノイズリダクション、レンズ補正などの機能により、厳しい環境でもプロフェッショナルな映像を実現します。

• 省電力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、より小型の8ビットマイクロコントローラーが単純な処理を担当して電力を節約するため、バッテリー駆動や低消費電力の構成に最適です。

• 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、ベースボードという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容易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柔軟性と将来性をもたらします。

reCameraのハードウェアクイックセットアップ#

reCamera Getting Startedページに従い、お使いのデバイス（reCamera 2002シリーズ、Gimbal、HQ POEなど）を選択してクイックスタートガイドを開き、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、初期セットアップを行ってください。

プリインストールされたYOLO26モデルを使用した推論#

reCameraには4つのUltralytics YOLO26モデルがプリインストールされており、Node-REDダッシュボード内で目的のモデルを選択するだけで使用できます。

• 検出（YOLO26n）
• セグメンテーション（YOLO26n-seg）
• 分類（YOLO26n-cls）
• ポーズ推定（YOLO26n-pose）

ステップ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。USB経由でreCameraをPCに接続した場合は、192.168.42.1を入力できます。ここでは、YOLO26n検出モデルがデフォルトで読み込まれています。

ステップ2：右下隅にある緑色の円をクリックして、Node-REDフローエディターにアクセスします。

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

ステップ4：4つの異なるプリインストール済みYOLO26nモデルから1つを選択し、Doneをクリックします。ここでは例として、YOLO26n Poseを選択します。

ステップ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ポーズ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済み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へのエクスポート#

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

インストールプロセスの詳細な手順とベストプラクティスについては、Ultralyticsインストールガイドをご確認ください。YOLO26に必要なパッケージのインストール中に問題が発生した場合は、解決策とヒントについて一般的な問題のガイドを参照してください。

使用方法#

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Export the model to ONNX format
model.export(format="onnx", opset=14)  # creates 'yolo26n.onnx'

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

ONNXをMLIRおよびcvimodelにエクスポート#

ONNXモデルを取得したら、AIモデルの変換と量子化ページを参照して、ONNXモデルをMLIRに変換し、その後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の実世界でのアプリケーション#

reCameraの高度なコンピュータビジョン機能とモジュール設計により、幅広い実世界のシナリオに適しており、開発者や企業が固有の課題に容易に取り組めるよう支援します。

• 転倒検出：安全・ヘルスケア用途向けに設計されたreCameraは、リアルタイムで転倒を検出できるため、高齢者介護、病院、迅速な対応が重要な産業環境に最適です。

• 個人用保護具検出：reCameraは、リアルタイムでPPEの着用状況を検出し、職場の安全確保に使用できます。作業員がヘルメット、手袋、その他の安全装備を着用しているかどうかを特定し、産業環境におけるリスクの低減に役立ちます。

• 火災検出：reCameraのリアルタイム処理能力は、産業地域や住宅地域での火災検出に最適であり、潜在的な災害を防ぐための早期警告を提供します。

• 廃棄物検出：廃棄物検出アプリケーションにも活用でき、環境モニタリングや廃棄物管理に適したツールです。

• 自動車部品検出：製造業や自動車産業では、品質管理、組立ラインの監視、在庫管理のために自動車部品の検出と分析を支援します。

FAQ#