빠른 시작 가이드: Ultralytics YOLO26을 사용하는 Seeed Studio reCamera#

reCamera는 Ultralytics의 연례 하이브리드 행사인 YOLO Vision 2024 (YV24)에서 AI 커뮤니티를 위해 공개되었습니다. 주로 엣지 AI 애플리케이션을 위해 설계되었으며, 강력한 처리 성능과 간편한 배포 기능을 제공합니다.

다양한 하드웨어 구성과 오픈 소스 리소스를 지원하므로, 엣지에서 혁신적인 컴퓨터 비전 솔루션을 프로토타이핑하고 배포하기에 이상적인 플랫폼입니다.

reCamera를 선택해야 하는 이유#

reCamera 시리즈는 엣지 AI 애플리케이션을 위해 특별히 제작되었으며, 개발자와 혁신가의 요구에 맞게 설계되었습니다. 다음과 같은 차별화된 특징이 있습니다:

• RISC-V 기반 성능: 핵심에는 RISC-V 아키텍처를 기반으로 구축된 SG200X 프로세서가 탑재되어 있어, 에너지 효율을 유지하면서 엣지 AI 작업에 탁월한 성능을 제공합니다. 초당 1조 회 연산(1 TOPS)을 실행할 수 있어 실시간 객체 감지와 같은 까다로운 작업도 손쉽게 처리합니다.

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

• 에너지 효율적인 듀얼 프로세싱: SG200X가 복잡한 AI 작업을 처리하는 동안 더 작은 8비트 마이크로컨트롤러가 단순한 작업을 관리하여 전력을 절약합니다. 따라서 reCamera는 배터리로 작동하거나 저전력이 필요한 환경에 적합합니다.

• 모듈식 및 업그레이드 가능한 설계: reCamera는 코어 보드, 센서 보드, 베이스보드의 세 가지 주요 구성 요소로 이루어진 모듈식 구조로 제작되었습니다. 이 설계를 통해 개발자는 구성 요소를 쉽게 교체하거나 업그레이드할 수 있어, 변화하는 프로젝트에 유연하게 대응하고 미래를 대비할 수 있습니다.

reCamera 하드웨어 빠른 설정#

reCamera 시작하기 페이지를 따라 reCamera 2002 Series, Gimbal 또는 HQ POE와 같은 장치를 선택하여 해당 장치의 빠른 시작 가이드를 여십시오. 이 가이드에서는 장치를 네트워크에 연결하고 감지 결과를 빠르게 미리 볼 수 있는 Node-RED 웹 UI에 액세스하는 등 장치 초기 설정을 진행할 수 있습니다.

사전 설치된 YOLO26 모델을 사용한 추론#

reCamera에는 네 가지 Ultralytics YOLO26 모델이 사전 설치되어 있으며, Node-RED 대시보드에서 원하는 모델을 간단히 선택할 수 있습니다.

• 감지 (YOLO26n)
• 세그멘테이션 (YOLO26n-seg)
• 분류 (YOLO26n-cls)
• 포즈 추정 (YOLO26n-pose)

1단계: reCamera를 네트워크에 연결한 경우 웹 브라우저에 reCamera의 IP 주소를 입력하여 Node-RED 대시보드를 엽니다. reCamera를 USB를 통해 PC에 연결한 경우 192.168.42.1을 입력하면 됩니다. 여기에는 기본적으로 YOLO26n 감지 모델이 로드되어 있습니다.

2단계: 오른쪽 하단 모서리에 있는 녹색 원을 클릭하여 Node-RED 플로 에디터에 액세스합니다.

3단계: model 노드를 클릭한 다음 On Device을 클릭합니다.

4단계: 사전 설치된 네 가지 YOLO26n 모델 중 하나를 선택하고 Done을 클릭합니다. 여기서는 예를 들어 YOLO26n Pose을 선택합니다.

5단계: Deploy을 클릭하고 배포가 완료되면 Dashboard을 클릭합니다.

이제 YOLO26n 포즈 추정 모델이 작동하는 모습을 확인할 수 있습니다!

cvimodel로 내보내기: YOLO26 모델 변환#

reCamera에서 사용자 지정 학습된 YOLO26 모델을 사용하려면 다음 단계를 따르십시오.

먼저 PyTorch 모델을 ONNX로 변환한 다음 MLIR 모델 형식으로 변환합니다. 마지막으로 장치에서 추론을 실행할 수 있도록 MLIR을 cvimodel로 변환합니다.

ONNX로 Export#

Ultralytics YOLO26 모델을 ONNX 모델 형식으로 내보냅니다.

설치#

필요한 패키지를 설치하려면 다음을 실행합니다:

pip install ultralytics

설치 과정에 대한 자세한 지침과 모범 사례는 Ultralytics 설치 가이드를 확인하세요. YOLO26에 필요한 패키지를 설치하는 동안 문제가 발생하면 해결 방법과 팁이 포함된 일반적인 문제 가이드를 참조하세요.

사용법#

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'

내보내기 프로세스에 대한 자세한 내용은 Ultralytics 내보내기 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 변환합니다.

벤치마크#

곧 제공됩니다.

reCamera의 실제 애플리케이션#

reCamera의 고급 컴퓨터 비전 기능과 모듈식 설계는 다양한 실제 시나리오에 적합하여 개발자와 기업이 고유한 과제를 쉽게 해결할 수 있도록 지원합니다.

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

• 개인 보호 장비 감지: reCamera는 실시간으로 PPE 준수 여부를 감지하여 작업장 안전을 확보하는 데 사용할 수 있습니다. 작업자가 헬멧, 장갑 또는 기타 안전 장비를 착용했는지 식별하여 산업 환경의 위험을 줄이는 데 도움을 줍니다.

• 화재 감지: reCamera의 실시간 처리 기능은 산업 및 주거 지역에서 화재 감지에 매우 적합하며, 잠재적인 재난을 예방할 수 있도록 조기 경보를 제공합니다.

• 폐기물 감지: 폐기물 감지 애플리케이션에도 활용할 수 있어 환경 모니터링 및 폐기물 관리에 유용한 도구입니다.

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

FAQ#