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クイックスタートガイド：Ultralytics YOLO11とSeeed Studio reCamera

reCameraは、YOLO Vision 2024 (YV24)、Ultralyticsの年次ハイブリッドイベントで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展開を提供します。

多様なハードウェア構成とオープンソースリソースのサポートにより、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のプロトタイピングと展開に最適なプラットフォームとして機能します。

Seeed Studio reCamera

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特別に構築されており、開発者やイノベーターのニーズを満たすように調整されています。その際立った特徴は次のとおりです。

  • RISC-Vによるパフォーマンスの向上: その中核となるのは、RISC-Vアーキテクチャ上に構築された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タスクに優れたパフォーマンスを提供します。毎秒1兆回の演算（1 TOPS）を実行できるため、リアルタイムの物体検出などの要求の厳しいタスクを簡単に処理できます。

  • 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、品質を犠牲にする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、困難な環境でもプロフェッショナルなビジュアルを保証します。

  • エネルギー効率の高い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より単純な操作を管理して電力を節約するため、reCamera はバッテリー駆動または低電力のセットアップに最適です。

  • 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で構築されています。この設計により、開発者はコンポーネントを簡単に交換またはアップグレードでき、進化するプロジェクトに対する柔軟性と将来への対応を保証します。

reCameraのクイックハードウェアセットアップ

デバイスをWiFiネットワークに接続したり、検出結果を迅速にプレビューするためにNode-RED Web UIにアクセスするなど、デバイスの初期オンボーディングについては、reCameraクイックスタートガイドに従ってください。

プリインストールされたYOLO11モデルを使用した推論

reCameraには4つのUltralytics YOLO11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簡単に選択できます。

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に接続している場合は、以下を入力できます 192.168.42.1ここでは、YOLO11n検出モデルがデフォルトでロードされていることがわかります。

reCamera YOLO11nデモ

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

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

Node-REDモデルの選択

ステップ4：4つの異なるプリインストールされたYOLO11nモデルのいずれかを選択して、クリックします Done例えば、ここでは以下を選択します。 YOLO11n Pose

Node-RED YOLO11n-poseの選択

ステップ6：クリック Deploy デプロイが完了したら、クリックして Dashboard

reCamera Node-REDデプロイ

これで、YOLO11nのポーズ推定モデルの動作を確認できます!

reCamera YOLO11n-pose デモ

cvimodel へのエクスポート: YOLO11 モデルの変換

カスタムトレーニングされたYOLO11モデルをreCameraで使用する場合は、以下の手順に従ってください。

ここではまず、変換を行います。 PyTorch モデルを ONNX そして、それを変換します。 MLIR モデル形式。最後に MLIR に変換されます cvimodel オンデバイスで推論するために

reCameraツールチェーン

ONNXへのエクスポート

Ultralytics YOLO11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、以下を実行します:

インストール

pip install ultralytics

インストールプロセスに関する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。YOLO11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、よくある問題ガイドで解決策とヒントを参照してください。

使用法

使用法

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export the model to ONNX format
model.export(format="onnx", opset=14)  # creates 'yolo11n.onnx'

# Export a YOLO11n PyTorch model to ONNX format
yolo export model=yolo11n.pt format=onnx opset=14 # creates 'yolo11n.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、次に cvimodel に変換します。

注

Ultralytics パッケージへの reCamera のサポートを直接追加する作業を積極的に進めており、近日中に利用可能になる予定です。それまでの間、詳細については、Ultralytics YOLO モデルと Seeed Studio の reCamera の統合に関するブログをご覧ください。

ベンチマーク

近日公開。

reCameraの現実世界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、幅広い現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に容易に取り組むのに役立ちます。

  • 転倒検出: 安全およびヘルスケアアプリケーション向けに設計された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、および迅速な対応が重要な産業環境に最適です。

  • 個人用保護具の検出: reCameraは、職場の安全性を確保するために、PPE（個人用保護具）のコンプライアンスをリアルタイムで検出するために使用できます。作業者がヘルメット、手袋、またはその他の安全装備を着用しているかどうかを識別し、産業環境でのリスクを軽減するのに役立ちます。

個人用保護具の検出

  • 火災検知: reCameraのリアルタイム処理機能は、産業および住宅地域での火災検知に最適であり、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: 環境モニタリングや廃棄物管理に最適なツールとして、廃棄物検出アプリケーションにも活用できます。

  • 自動車部品検出: 製造業および自動車産業では、品質管理、組立ラインの監視、および在庫管理のための自動車部品の検出と分析に役立ちます。

自動車部品の検出

よくある質問

reCameraを初めてインストールしてセットアップするにはどうすればよいですか？

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（または 192.168.42.1 USB経由で接続されている場合
  4. プリインストールされたYOLO11モデルをダッシュボードインターフェースからすぐに使用開始できます

カスタムトレーニングしたYOLO11モデルをreCameraで使用できますか？

はい、reCameraでカスタムトレーニングされたYOLO11モデルを使用できます。プロセスには以下が含まれます。

  1. PyTorchモデルをONNX形式にエクスポートするには、以下を使用します。 model.export(format="onnx", opset=14)
  2. ONNXモデルをMLIR形式に変換します
  3. オンデバイス推論のためにMLIRをcvimodel形式に変換します
  4. 変換されたモデルをreCameraにロードします

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。

reCameraが従来のIPカメラと異なる点は何ですか？

処理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：

  • RISC-V SG200Xプロセッサを搭載し、AI処理をデバイス上で直接統合
  • リアルタイムエッジ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
  • コンポーネントのアップグレードとカスタマイズを可能にするモジュール設計
  • 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
  • Ultralytics YOLO11モデルがプリインストールされているため、すぐに使用できます。

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に、エッジAIアプリケーション向けのスタンドアロンソリューションになります。



📅 8か月前に作成 ✏️ 5か月前に更新
glenn-jocher leonnil lakshanthad RizwanMunawar

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