Meet YOLO26: next-gen vision AI.

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

reCamera was introduced for the AI community at YOLO Vision 2024 (YV24), Ultralytics annual hybrid event. It is mainly designed for edge AI applications, offering powerful processing capabilities and effortless deployment.

多様なハードウェア構成とオープンソースのリソースをサポートしており、エッジでの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ピング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。

Seeed Studio reCamera

Link to this sectionreCameraを選ぶ理由#

reCameraシリーズはエッジAIアプリケーション専用に構築されており、開発者やイノベーターのニーズを満たすよう調整されています。その特徴は以下の通りです。

  • RISC-Vによるパフォーマンス: その核となるのはRISC-Vアーキテクチャに基づいて構築されたSG200Xプロセッサであり、エネルギー効率を維持しながらエッジAIタスクに対して優れたパフォーマンスを発揮します。1秒間に1兆回の演算（1 TOPS）を実行する能力により、リアルタイムの物体検出のような負荷の高いタスクを容易に処理します。

  • 最適化されたビデオ技術: H.264やH.265を含む高度なビデオ圧縮標準をサポートしており、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、困難な環境下でもプロフェッショナルな映像を実現します。

  • エネルギー効率に優れたデュアル処理: 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が単純な操作を管理して電力を節約するため、reCameraはバッテリー駆動や低電力のセットアップに最適です。

  • モジュール式かつアップグレード可能な設計: reCameraはモジュール構造で構築されており、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やアップグレードでき、進化するプロジェクトに対して柔軟性と将来性を確保します。

Link to this sectionreCameraのクイックハードウェアセットアップ#

Please follow reCamera Quick Start Guide for initial onboarding of the device such as connecting the device to a WiFi network and access the Node-RED web UI for quick previewing of detection results.

Link to this section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す。

ステップ1: reCameraをネットワークに接続している場合は、Webブラウザで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PCに接続している場合は、192.168.42.1 を入力します。ここで、デフォルトでYOLO26n検出モデルが読み込まれていることがわかります。

reCamera YOLO11n デモ

ステップ2: 右下の緑色の丸をクリックして、Node-REDフローエディタにアクセスします。

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。

Node-RED モデル選択

ステップ4: 4つのプリインストールされたYOLO26nモデルから1つを選択し、Done をクリックします。例えば、ここでは YOLO26n Pose を選択します。

Node-RED YOLO11n-pose select

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。

reCamera Node-RED デプロイ

これで、YOLO26n姿勢推定モデルが動作している様子を確認できるようになります！

reCamera YOLO11n-pose デモ

Link to this sectioncvimodelへのエクスポート: YOLO26モデルの変換#

カスタムトレーニングしたYOLO26モデル をreCameraで使用したい場合は、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、MLIR を cvimodel に変換して、デバイス上で推論を実行します。

Seeed Studio reCamera AI development toolchain

Link to this sectionONNXへのエクスポート#

Ultralytics YOLO26モデルをONNXモデルフォーマットにエクスポートします。

Link to this section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、以下を実行してください。

インストール
pip install ultralytics

インストールプロセスの詳細および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をインストールする際に問題が発生した場合は、解決策とヒントについて共通の問題ガイドを参照してください。

Link to this section使用方法#

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、Ultralyticsのエクスポートに関するドキュメントページを参照してください。

Link to this sectionONNXからMLIRおよびcvimodelへのエクスポート#

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、さらにcvimodelに変換してください。

注意

現在、UltralyticsパッケージにreCameraのサポートを直接追加する作業を進めており、まもなく利用可能になる予定です。それまでの間、Seeed StudioのreCameraとUltralytics YOLOモデルの統合 に関するブログで詳細をご覧ください。

Link to this sectionベンチマーク#

近日公開予定です。

Link to this sectionreCameraの実際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は、幅広い実世界のシナリオに適しており、開発者や企業が独自の課題を容易に解決できるように支援します。

  • 転倒検知: 安全および医療用途向けに設計されたreCameraは、転倒をリアルタイムで検知できるため、高齢者介護、病院、迅速な対応が不可欠な産業現場に最適です。

  • 個人用保護具（PPE）検知: reCameraを使用して、PPEのコンプライアンスをリアルタイムで検知することで職場の安全を確保できます。作業者がヘルメット、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を低減します。

個人用保護具検知

  • 火災検知: reCameraのリアルタイム処理能力は、産業エリアや住宅エリアでの 火災検知 に非常に適しており、早期警告を提供して潜在的な災害を防ぎます。

  • 廃棄物検知: 廃棄物検知アプリケーションにも利用でき、環境監視や 廃棄物管理 に非常に優れたツールとなります。

  • 自動車部品検知: 製造業や自動車産業において、品質管理、組立ライン監視、在庫管理のための自動車部品の検知と分析を支援します。

自動車検査のためのYOLO自動車部品検知

Link to this sectionよくある質問 (FAQ)#

Link to this sectionreCameraの初回インストールとセットアップ方法は？#

reCameraを初めてセットアップするには、次の手順に従ってください。

  1. reCameraを電源に接続します
  2. reCamera クイックスタートガイド を使用してWiFiネットワークに接続します
  3. WebブラウザにデバイスのIPアドレスを入力してNode-RED Web UIにアクセスします（USB経由で接続されている場合は 192.168.42.1 を使用してください）
  4. ダッシュボードインターフェースを通じて、プリインストールされたYOLO26モデルの使用をすぐに開始します

Link to this sectionカスタムトレーニングしたYOLO26モデルをreCameraで使用できますか？#

はい、カスタムトレーニングしたYOLO26モデルをreCameraで使用できます。手順は以下の通りです。

  1. model.export(format="onnx", opset=14) を使用して、PyTorchモデルをONNX形式にエクスポートします
  2. ONNXモデルをMLIR形式に変換します
  3. デバイス上の推論のためにMLIRをcvimodel形式に変換します
  4. 変換されたモデルをreCameraに読み込みます

詳細な手順については、AIモデルの変換と量子化 ガイドを参照してください。

Link to this sectionreCameraは従来のIPカメラと何が違うのですか？#

処理のために外部ハードウェアを必要とする従来のIPカメラとは異なり、reCameraは：

  • RISC-V SG200Xプロセッサを搭載し、デバイス上でAI処理を直接統合します
  • リアルタイムのエッジAIアプリケーション向けに1 TOPSのコンピューティングパワーを提供します
  • コンポーネントのアップグレードとカスタマイズが可能なモジュール式設計を採用しています
  • H.264/H.265圧縮、HDRイメージング、3Dノイズリダクションなどの高度なビデオ技術をサポートしています
  • 即座に使用できるよう、Ultralytics YOLO26モデルがプリインストールされています

これらの機能により、reCameraは追加の外部処理ハードウェアを必要とせず、エッジAIアプリケーションのためのスタンドアローンなソリューションとなっています。

貢献者
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