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퀵 스타트 가이드: Seeed Studio reCamera와 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.

다양한 하드웨어 구성과 오픈 소스 리소스에 대한 지원을 통해 엣지 환경에서 혁신적인 컴퓨터 비전 솔루션을 프로토타이핑하고 배포하기 위한 이상적인 플랫폼 역할을 합니다.

Seeed Studio reCamera

reCamera를 선택해야 하는 이유

reCamera 시리즈는 엣지 AI 애플리케이션을 위해 특별히 제작되었으며, 개발자와 혁신가들의 요구를 충족하도록 맞춤화되었습니다. reCamera가 뛰어난 이유는 다음과 같습니다:

  • RISC-V 기반 성능: 핵심에는 RISC-V 아키텍처를 기반으로 구축된 SG200X 프로세서가 탑재되어 있어, 에너지 효율성을 유지하면서도 엣지 AI 작업에 뛰어난 성능을 제공합니다. 초당 1조 번의 연산(1 TOPS)을 수행할 수 있는 능력으로 실시간 객체 탐지와 같은 까다로운 작업을 쉽게 처리합니다.

  • 최적화된 비디오 기술: H.264 및 H.265를 포함한 고급 비디오 압축 표준을 지원하여 품질 저하 없이 저장 공간과 대역폭 요구 사항을 줄여줍니다. HDR 이미징, 3D 노이즈 감소, 렌즈 보정과 같은 기능을 통해 까다로운 환경에서도 전문적인 비주얼을 보장합니다.

  • 에너지 효율적인 듀얼 프로세싱: SG200X는 복잡한 AI 작업을 처리하는 반면, 더 작은 8비트 마이크로컨트롤러는 단순한 작업을 관리하여 전력을 절약하므로 배터리 작동식 또는 저전력 설정에 이상적입니다.

  • 모듈형 및 업그레이드 가능한 디자인: reCamera는 코어 보드, 센서 보드, 베이스 보드의 세 가지 주요 구성 요소로 이루어진 모듈형 구조로 제작되었습니다. 이러한 설계 덕분에 개발자는 구성 요소를 쉽게 교체하거나 업그레이드할 수 있어 프로젝트 변화에 유연하게 대응하고 미래에 대비할 수 있습니다.

reCamera의 빠른 하드웨어 설정

reCamera 퀵 스타트 가이드를 따라 장치를 WiFi 네트워크에 연결하고 Node-RED 웹 UI에 접속하여 탐지 결과를 빠르게 미리 보는 등 장치의 초기 설정을 진행하십시오.

사전 설치된 YOLO26 모델을 사용한 추론

reCamera에는 4개의 Ultralytics YOLO26 모델이 사전 설치되어 있으며, Node-RED 대시보드 내에서 원하는 모델을 선택하기만 하면 됩니다.

1단계: reCamera를 네트워크에 연결한 경우, 웹 브라우저에 reCamera의 IP 주소를 입력하여 Node-RED 대시보드를 엽니다. USB를 통해 PC에 연결한 경우 192.168.42.1을 입력할 수 있습니다. 여기서 기본적으로 로드된 YOLO26n 탐지 모델을 확인할 수 있습니다.

reCamera YOLO11n 데모

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

3단계: model 노드를 클릭하고 On Device를 클릭합니다.

Node-RED 모델 선택

4단계: 사전 설치된 4개의 YOLO26n 모델 중 하나를 선택하고 Done을 클릭합니다. 예를 들어, 여기서는 YOLO26n Pose를 선택합니다.

Node-RED YOLO11n-pose select

5단계: Deploy를 클릭하고 배포가 완료되면 Dashboard를 클릭합니다.

reCamera Node-RED 배포

이제 YOLO26n 포즈 추정 모델이 작동하는 모습을 볼 수 있습니다!

reCamera YOLO11n-pose 데모

cvimodel로 내보내기: YOLO26 모델 변환

reCamera에서 사용자 정의 학습 YOLO26 모델을 사용하려면 아래 단계를 따르십시오.

먼저 PyTorch 모델을 ONNX로 변환한 다음 MLIR 모델 형식으로 변환합니다. 마지막으로 MLIR을 cvimodel로 변환하여 장치에서 추론을 실행합니다.

Seeed Studio reCamera AI development toolchain

ONNX로 내보내기

Ultralytics YOLO26 모델을 ONNX 모델 형식으로 내보냅니다.

설치

필요한 패키지를 설치하려면 다음을 실행하십시오:

!!! Tip "설치"

pip install ultralytics

설치 프로세스와 관련된 자세한 지침 및 모범 사례는 Ultralytics 설치 가이드를 확인하십시오. YOLO26을 위한 필수 패키지를 설치하는 동안 문제가 발생하면 일반적인 문제 해결 가이드에서 솔루션과 팁을 참조하십시오.

사용법

사용법
from ultralytics import YOLO

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

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

내보내기 과정에 대한 자세한 내용은 Ultralytics 내보내기 설명서 페이지를 방문하세요.

ONNX를 MLIR 및 cvimodel로 변환

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

참고

현재 Ultralytics 패키지에 reCamera 지원을 직접 추가하기 위해 활발히 작업 중이며 곧 제공될 예정입니다. 그동안 Seeed Studio reCamera에 Ultralytics YOLO 모델 통합하기 블로그에서 더 많은 정보를 확인하십시오.

벤치마크

출시 예정입니다.

reCamera의 실제 응용 사례

reCamera의 고급 컴퓨터 비전 기능과 모듈형 디자인은 다양한 실제 시나리오에 적합하여 개발자와 기업이 고유한 문제를 쉽게 해결할 수 있도록 지원합니다.

  • 낙상 탐지: 안전 및 헬스케어 애플리케이션을 위해 설계된 reCamera는 낙상을 실시간으로 감지할 수 있어 노인 돌봄, 병원, 그리고 신속한 대응이 중요한 산업 현장에 이상적입니다.

  • 개인 보호 장비 탐지: reCamera는 실시간으로 PPE 규정 준수 여부를 탐지하여 작업장 안전을 보장하는 데 사용될 수 있습니다. 작업자가 헬멧, 장갑 또는 기타 안전 장비를 착용하고 있는지 확인하여 산업 환경의 위험을 줄이는 데 도움을 줍니다.

개인 보호 장비 탐지

  • 화재 탐지: reCamera의 실시간 처리 능력은 산업 및 주거 지역의 화재 탐지에 탁월한 선택이며, 잠재적인 재난을 예방하기 위한 조기 경보를 제공합니다.

  • 폐기물 탐지: 폐기물 탐지 애플리케이션에도 활용될 수 있어 환경 모니터링 및 폐기물 관리를 위한 훌륭한 도구가 됩니다.

  • 자동차 부품 탐지: 제조 및 자동차 산업에서 품질 관리, 조립 라인 모니터링 및 재고 관리를 위해 자동차 부품을 탐지하고 분석하는 데 도움을 줍니다.

자동차 검사를 위한 YOLO 자동차 부품 탐지

FAQ

reCamera를 처음 설치하고 설정하려면 어떻게 해야 합니까?

reCamera를 처음 설정하려면 다음 단계를 따르십시오:

  1. reCamera를 전원에 연결합니다.
  2. reCamera 퀵 스타트 가이드를 사용하여 WiFi 네트워크에 연결합니다.
  3. 웹 브라우저에 장치의 IP 주소를 입력하여 Node-RED 웹 UI에 접속합니다 (USB로 연결된 경우 192.168.42.1 사용).
  4. 대시보드 인터페이스를 통해 즉시 사전 설치된 YOLO26 모델 사용을 시작합니다.

reCamera에서 사용자 정의 학습 YOLO26 모델을 사용할 수 있습니까?

네, reCamera에서 사용자 정의 학습 YOLO26 모델을 사용할 수 있습니다. 과정은 다음과 같습니다:

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

자세한 지침은 AI 모델 변환 및 양자화 가이드를 참조하십시오.

reCamera가 기존 IP 카메라와 다른 점은 무엇입니까?

처리를 위해 외부 하드웨어가 필요한 기존 IP 카메라와 달리, reCamera는 다음을 제공합니다:

  • RISC-V SG200X 프로세서를 통해 장치에서 직접 AI 처리 통합
  • 실시간 엣지 AI 애플리케이션을 위해 1 TOPS의 컴퓨팅 파워 제공
  • 구성 요소 업그레이드 및 사용자 정의가 가능한 모듈형 설계 특징
  • H.264/H.265 압축, HDR 이미징, 3D 노이즈 감소와 같은 고급 비디오 기술 지원
  • 즉시 사용 가능한 Ultralytics YOLO26 모델 사전 설치

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

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