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빠른 시작 가이드: Ultralytics YOLO11이 포함된 Seeed Studio reCamera

reCamera는 Ultralytics 연례 하이브리드 행사인 YOLO Vision 2024 (YV24)에서 AI 커뮤니티를 위해 소개되었습니다. 이는 주로 강력한 처리 능력과 간편한 배포를 제공하여 엣지 AI 애플리케이션을 위해 설계되었습니다.

다양한 하드웨어 구성 및 오픈 소스 리소스에 대한 지원을 통해 혁신적인 컴퓨터 비전 솔루션을 엣지에서 프로토타입 제작하고 배포하기 위한 이상적인 플랫폼 역할을 합니다.

Seeed Studio reCamera

reCamera를 선택해야 하는 이유는 무엇인가요?

reCamera 시리즈는 엣지 AI 애플리케이션을 위해 특별히 제작되었으며 개발자와 혁신가의 요구를 충족하도록 설계되었습니다. 주목해야 할 이유는 다음과 같습니다.

  • RISC-V 기반 성능: SG200X 프로세서는 RISC-V 아키텍처를 기반으로 구축되어 엣지 AI 작업을 위한 탁월한 성능을 제공하는 동시에 에너지 효율성을 유지합니다. 초당 1조 회의 연산(1 TOPS)을 실행할 수 있는 기능을 통해 실시간 객체 감지와 같은 까다로운 작업을 쉽게 처리합니다.

  • 최적화된 비디오 기술: H.264 및 H.265를 포함한 고급 비디오 압축 표준을 지원하여 품질 저하 없이 스토리지 및 대역폭 요구 사항을 줄입니다. HDR 이미징, 3D 노이즈 감소 및 렌즈 보정과 같은 기능은 까다로운 환경에서도 전문가 수준의 영상을 보장합니다.

  • 에너지 효율적인 이중 처리: SG200X가 복잡한 AI 작업을 처리하는 동안 더 작은 8비트 마이크로컨트롤러가 더 간단한 작업을 관리하여 전력을 절약하므로 reCamera는 배터리 작동 또는 저전력 설정에 이상적입니다.

  • 모듈식 및 업그레이드 가능 설계: reCamera는 코어 보드, 센서 보드 및 베이스보드의 세 가지 주요 구성 요소로 구성된 모듈식 구조로 구축되었습니다. 이 설계를 통해 개발자는 구성 요소를 쉽게 교체하거나 업그레이드할 수 있으므로 진화하는 프로젝트에 대한 유연성과 미래 보장성을 보장할 수 있습니다.

reCamera의 빠른 하드웨어 설정

장치를 Wi-Fi 네트워크에 연결하고 Node-RED 웹 UI에 액세스하여 감지 결과를 빠르게 미리 보는 것과 같은 장치의 초기 온보딩에 대해서는 reCamera 빠른 시작 가이드를 따르십시오.

사전 설치된 YOLO11 모델을 사용한 추론

reCamera에는 Ultralytics YOLO11 모델 4개가 사전 설치되어 있으며 Node-RED 대시보드에서 원하는 모델을 선택하기만 하면 됩니다.

1단계: reCamera가 네트워크에 연결되어 있는 경우, 웹 브라우저에 reCamera의 IP 주소를 입력하여 Node-RED 대시보드를 엽니다. USB를 통해 reCamera를 PC에 연결한 경우, 192.168.42.1. 여기에서 YOLO11n 감지 모델이 기본적으로 로드된 것을 볼 수 있습니다.

reCamera YOLO11n 데모

2단계: 오른쪽 하단에 있는 녹색 원을 클릭하여 Node-RED 플로우 편집기에 액세스합니다.

3단계: 다음을 클릭합니다. model 노드 및 클릭 On Device.

Node-RED 모델 선택

4단계: 사전 설치된 네 가지 YOLO11n 모델 중 하나를 선택하고 클릭합니다. Done. 예를 들어 여기서는 다음을 선택합니다. YOLO11n Pose

Node-RED YOLO11n-포즈 선택

6단계: 클릭 Deploy 배포가 완료되면 다음을 클릭하세요. Dashboard

reCamera Node-RED 배포

이제 YOLO11n 포즈 추정 모델이 작동하는 것을 볼 수 있습니다!

reCamera YOLO11n-포즈 데모

cvimodel로 내보내기: YOLO11 모델 변환

사용자 지정 훈련된 YOLO11 모델을 사용하고 reCamera와 함께 사용하려면 아래 단계를 따르십시오.

여기서는 먼저 변환합니다. PyTorch 모델을 ONNX 다음으로 변환합니다. MLIR 모델 형식입니다. 마지막으로 MLIR 다음으로 변환됩니다. cvimodel 장치에서 추론하기 위해

reCamera 툴체인

ONNX로 내보내기

Ultralytics YOLO11 모델을 ONNX 모델 형식으로 내보내기

설치

필수 패키지를 설치하려면 다음을 실행합니다:

설치

pip install ultralytics

설치 프로세스와 관련된 자세한 지침 및 모범 사례는 Ultralytics 설치 가이드를 확인하십시오. YOLO11에 필요한 패키지를 설치하는 동안 어려움이 발생하면 일반적인 문제 가이드에서 해결 방법과 팁을 참조하십시오.

사용법

사용법

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'

내보내기 프로세스에 대한 자세한 내용은 내보내기에 대한 Ultralytics 문서 페이지를 참조하십시오.

ONNX를 MLIR 및 cvimodel로 내보내기

ONNX 모델을 얻은 후 AI 모델 변환 및 양자화 페이지를 참조하여 ONNX 모델을 MLIR로 변환한 다음 cvimodel로 변환하십시오.

참고

reCamera 지원 기능이 Ultralytics 패키지에 직접 추가될 예정이며, 곧 제공될 것입니다. 그동안 Ultralytics YOLO 모델과 Seeed Studio의 reCamera 통합 관련 블로그를 통해 자세한 내용을 확인해 보세요.

벤치마크

출시 예정입니다.

reCamera의 실제 애플리케이션

reCamera의 고급 컴퓨터 비전 기능과 모듈식 디자인은 광범위한 실제 시나리오에 적합하며, 개발자와 기업이 고유한 문제를 쉽게 해결할 수 있도록 지원합니다.

  • 낙상 감지: 안전 및 의료 애플리케이션을 위해 설계된 reCamera는 실시간으로 낙상을 감지할 수 있어 노인 간호, 병원 및 신속한 대응이 중요한 산업 환경에 이상적입니다.

  • 개인 보호 장비 감지: reCamera는 작업장에서 PPE 준수를 실시간으로 감지하여 안전을 보장하는 데 사용할 수 있습니다. 작업자가 헬멧, 장갑 또는 기타 안전 장비를 착용하고 있는지 식별하여 산업 환경의 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.

개인 보호 장비 감지

  • 화재 감지: reCamera의 실시간 처리 기능은 산업 및 주거 지역에서 화재 감지에 탁월한 선택이며, 잠재적인 재해를 예방하기 위해 조기 경고를 제공합니다.

  • 폐기물 감지: 폐기물 감지 애플리케이션에도 활용할 수 있어 환경 모니터링 및 폐기물 관리를 위한 훌륭한 도구입니다.

  • 자동차 부품 감지: 제조 및 자동차 산업에서 품질 관리, 조립 라인 모니터링 및 재고 관리를 위해 자동차 부품을 감지하고 분석하는 데 도움이 됩니다.

자동차 부품 감지

FAQ

reCamera를 처음 설치하고 설정하려면 어떻게 해야 하나요?

reCamera를 처음 설정하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. reCamera를 전원에 연결합니다.
  2. reCamera 빠른 시작 가이드를 사용하여 WiFi 네트워크에 연결하십시오.
  3. 웹 브라우저에서 장치의 IP 주소를 입력하여 Node-RED 웹 UI에 액세스합니다(또는 사용 192.168.42.1 USB를 통해 연결된 경우)
  4. 대시보드 인터페이스를 통해 사전 설치된 YOLO11 모델을 즉시 사용해 보세요.

커스텀 학습된 YOLO11 모델을 reCamera에서 사용할 수 있나요?

예, reCamera에서 사용자 지정 훈련된 YOLO11 모델을 사용할 수 있습니다. 프로세스는 다음과 같습니다.

  1. PyTorch 모델을 사용하여 ONNX 형식으로 내보내기 model.export(format="onnx", opset=14)
  2. ONNX 모델을 MLIR 형식으로 변환합니다.
  3. 온디바이스 추론을 위해 MLIR을 cvimodel 형식으로 변환합니다.
  4. 변환된 모델을 reCamera에 로드합니다.

자세한 내용은 AI 모델 변환 및 양자화 가이드를 참조하십시오.

reCamera는 기존 IP 카메라와 어떤 점에서 다릅니까?

외부 하드웨어가 필요한 기존 IP 카메라와 달리 reCamera:

  • RISC-V SG200X 프로세서를 통해 AI 처리를 장치에서 직접 통합합니다.
  • 실시간 에지 AI 애플리케이션을 위한 1 TOPS의 컴퓨팅 성능을 제공합니다.
  • 모듈식 설계를 통해 구성 요소 업그레이드 및 사용자 정의 가능
  • H.264/H.265 압축, HDR 이미징, 3D 노이즈 감소와 같은 고급 비디오 기술 지원
  • Ultralytics YOLO11 모델과 함께 사전 설치되어 즉시 사용할 수 있습니다.

이러한 기능 덕분에 reCamera는 추가적인 외부 처리 하드웨어 없이도 엣지 AI 애플리케이션을 위한 독립 실행형 솔루션이 됩니다.



📅 7개월 전에 생성됨 ✏️ 5개월 전에 업데이트됨
glenn-jocher leonnil lakshanthad RizwanMunawar

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