Hızlı Başlangıç Kılavuzu: Seeed Studio reCamera ile Ultralytics YOLO11

reCamera, YOLO Vision 2024'te (YV24) yapay zeka topluluğu için tanıtıldı, Ultralytics yıllık hibrit etkinlik. Temel olarak uç yapay zeka uygulamaları için tasarlanmış olup güçlü işleme yetenekleri ve zahmetsiz dağıtım sunmaktadır.

Farklı donanım konfigürasyonlarını ve açık kaynak kaynaklarını desteklemesi sayesinde, uçta yenilikçi bilgisayarla görme çözümlerinin prototipini oluşturmak ve dağıtmak için ideal bir platform görevi görür.

Neden reCamera'yı Seçmelisiniz?

reCamera serisi, geliştiricilerin ve yenilikçilerin ihtiyaçlarını karşılamak üzere uyarlanmış uç yapay zeka uygulamaları için özel olarak üretilmiştir. İşte öne çıkmasının nedeni:

• RISC-V Destekli Performans: Özünde RISC-V mimarisi üzerine inşa edilen SG200X işlemci, enerji verimliliğini korurken uç yapay zeka görevleri için olağanüstü performans sunar. Saniyede 1 trilyon işlem (1 TOPS) gerçekleştirme kabiliyetiyle, gerçek zamanlı nesne algılama gibi zorlu görevlerin üstesinden kolayca gelir.

• Optimize Edilmiş Video Teknolojileri: Kaliteden ödün vermeden depolama ve bant genişliği gereksinimlerini azaltmak için H.264 ve H.265 gibi gelişmiş video sıkıştırma standartlarını destekler. HDR görüntüleme, 3D gürültü azaltma ve lens düzeltme gibi özellikler, zorlu ortamlarda bile profesyonel görseller sağlar.

• Enerji Tasarruflu Çift İşlemci: SG200X karmaşık yapay zeka görevlerini yerine getirirken, daha küçük bir 8-bit mikrodenetleyici güç tasarrufu sağlamak için daha basit işlemleri yönetir ve reCamera'yı pille çalışan veya düşük güçlü kurulumlar için ideal hale getirir.

• Modüler ve Yükseltilebilir Tasarım: reCamera üç ana bileşenden oluşan modüler bir yapıya sahiptir: çekirdek kart, sensör kartı ve taban tahtası. Bu tasarım, geliştiricilerin bileşenleri kolayca değiştirmesine veya yükseltmesine olanak tanıyarak gelişen projeler için esneklik ve geleceğe dönüklük sağlar.

reCamera'nın Hızlı Donanım Kurulumu

Cihazı bir WiFi ağına bağlamak ve algılama sonuçlarının hızlı önizlemesi için Node-RED web kullanıcı arayüzüne erişmek gibi cihazın ilk kurulumu için lütfen reCamera Hızlı Başlangıç Kılavuzunu izleyin.

Önceden Yüklenmiş YOLO11 Modellerini Kullanarak Çıkarım

reCamera, dört Ultralytics YOLO11 modeli ile önceden yüklenmiş olarak gelir ve Node-RED kontrol panelinde istediğiniz modeli seçebilirsiniz.

• Algılama (YOLO11n)
• Sınıflandırma (YOLO11n-cls)
• Segmentasyon (YOLO11n-seg)
• Tahmin Sonrası (YOLO11n-poz)

Adım 1: reCamera'yı bir ağa bağladıysanız, Node-RED kontrol panelini açmak için bir web tarayıcısına reCamera'nın IP adresini girin. reCamera'yı USB aracılığıyla bir PC'ye bağladıysanız, şunları girebilirsiniz 192.168.42.1. Burada YOLO11n algılama modelinin varsayılan olarak yüklendiğini göreceksiniz.

Adım 2: Node-RED akış düzenleyicisine erişmek için sağ alt köşedeki yeşil renkli daireye tıklayın.

3. Adım: Tıklayınız model düğümüne tıklayın ve On Device.

Adım 4: Önceden yüklenmiş dört farklı YOLO11n modelinden birini seçin ve Done. Örneğin, burada şunları seçeceğiz YOLO11n Pose

Adım 6: Tıklayın Deploy ve dağıtım tamamlandığında Dashboard

Artık YOLO11n poz tahmin modelini iş başında görebileceksiniz!

Cvimodel'e dışa aktarma: YOLO11 Modelinizi Dönüştürme

Özel eğitimli bir YOLO11 modeli kullanmak ve reCamera ile kullanmak istiyorsanız, lütfen aşağıdaki adımları izleyin.

Burada ilk olarak PyTorch modeline ONNX ve sonra onu MLIR model formatı. Son olarak MLIR dönüştürülecektir cvimodel aygıt üzerinde çıkarım yapmak için

Dışa aktar ONNX

Bir Ultralytics YOLO11 modelini ONNX model formatına aktarın.

Kurulum

Gerekli paketleri yüklemek için çalıştırın:

pip install ultralytics

Kurulum süreciyle ilgili ayrıntılı talimatlar ve en iyi uygulamalar için Ultralytics Kurulum kılavuzumuza göz atın. YOLO11 için gerekli paketleri yüklerken herhangi bir zorlukla karşılaşırsanız, çözümler ve ipuçları için Ortak Sorunlar kılavuz umuza başvurun.

Kullanım

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'

Dışa aktarma işlemi hakkında daha fazla bilgi için, dışa aktarma ile ilgiliUltralytics dokümantasyon sayfasını ziyaret edin.

ONNX adresini MLIR ve cvimodel'e aktarın

Bir ONNX modeli elde ettikten sonra, ONNX modelini MLIR'ye ve ardından cvimodel'e dönüştürmek için AI Modellerini Dönüştürme ve Niceleme sayfasına bakın.

Ölçütler

Çok yakında.

reCamera'nın Gerçek Dünya Uygulamaları

reCamera'nın gelişmiş bilgisayarla görme yetenekleri ve modüler tasarımı, onu çok çeşitli gerçek dünya senaryoları için uygun hale getirerek geliştiricilerin ve işletmelerin benzersiz zorlukların üstesinden kolaylıkla gelmelerine yardımcı olur.

• Düşme Tespiti: Güvenlik ve sağlık uygulamaları için tasarlanan reCamera, düşmeleri gerçek zamanlı olarak algılayabilir, bu da onu hızlı müdahalenin kritik olduğu yaşlı bakımı, hastaneler ve endüstriyel ortamlar için ideal hale getirir.

• Kişisel Koruyucu Ekipman Algılama: reCamera, KKD uyumluluğunu gerçek zamanlı olarak tespit ederek işyeri güvenliğini sağlamak için kullanılabilir. Çalışanların kask, eldiven veya diğer güvenlik ekipmanlarını takıp takmadıklarını belirlemeye yardımcı olarak endüstriyel ortamlardaki riskleri azaltır.

• Yangın Algılama: reCamera'nın gerçek zamanlı işleme yetenekleri, onu endüstriyel ve konut alanlarında yangın algılama için mükemmel bir seçim haline getirerek olası felaketleri önlemek için erken uyarılar sağlar.

• Atık Tespiti: Atık algılama uygulamaları için de kullanılabilir, bu da onu çevresel izleme ve atık yönetimi için mükemmel bir araç haline getirir.

• Araba Parçaları Tespiti: İmalat ve otomotiv endüstrilerinde, kalite kontrol, montaj hattı izleme ve envanter yönetimi için araba parçalarının tespit edilmesine ve analiz edilmesine yardımcı olur.

SSS

reCamera'yı ilk kez nasıl kurarım ve ayarlarım?

reCamera'nızı ilk kez kurmak için aşağıdaki adımları izleyin:

1. reCamera'yı bir güç kaynağına bağlayın
2. reCamera Hızlı Başlangıç Kılavuzunu kullanarak WiFi ağınıza bağlayın
3. Cihazın IP adresini bir web tarayıcısına girerek Node-RED web kullanıcı arayüzüne erişin (veya 192.168.42.1 USB üzerinden bağlıysa)
4. Önceden yüklenmiş YOLO11 modellerini gösterge paneli arayüzü üzerinden hemen kullanmaya başlayın

Özel eğitimli YOLO11 modellerimi reCamera ile kullanabilir miyim?

Evet, reCamera ile özel eğitimli YOLO11 modellerini kullanabilirsiniz. Süreç şunları içerir:

1. PyTorch modelinizi ONNX formatına aktarmak için model.export(format="onnx", opset=14)
2. ONNX modelini MLIR formatına dönüştürme
3. Cihaz üzerinde çıkarım için MLIR'ı cvimodel formatına dönüştürme
4. Dönüştürülen modeli reCamera'nıza yükleyin

Ayrıntılı talimatlar için AI Modellerini Dönüştürme ve Niceleme kılavuzuna bakın.

reCamera'yı geleneksel IP kameralardan farklı kılan nedir?

İşleme için harici donanım gerektiren geleneksel IP kameraların aksine, reCamera:

• RISC-V SG200X işlemcisi ile yapay zeka işlemlerini doğrudan cihaza entegre eder
• Gerçek zamanlı uç yapay zeka uygulamaları için 1 TOPS bilgi işlem gücü sunar
• Bileşen yükseltmelerine ve özelleştirmeye olanak tanıyan modüler bir tasarıma sahiptir
• H.264/H.265 sıkıştırma, HDR görüntüleme ve 3D gürültü azaltma gibi gelişmiş video teknolojilerini destekler
• Hemen kullanım için Ultralytics YOLO11 modelleri ile önceden yüklenmiş olarak gelir

Bu özellikler reCamera'yı ek harici işleme donanımı gerektirmeden uç yapay zeka uygulamaları için bağımsız bir çözüm haline getiriyor.

📅 2 ay önce oluşturuldu ✏️ 17 gün önce güncellendi

Yorumlar