Jetson Edge cihazında YOLOv8 dağıtımını tek bir komutla kolaylaştırmanın en basit yolunu göstermek için heyecanlıyız! 🚀
wget files.seeedstudio.com/YOLOv8-Jetson.py && python YOLOv8-Jetson.pyTüm karmaşık bağımlılıkları tek satırlık kodla değiştirin
Tipik Kurulum Zorlukları
Ultralytics YOLOv8 ile bilgisayarla görme görevlerinize başlarken, başlangıçta çeşitli paketleri ve bağımlılıkları indirmeniz gerektiği için terminalde doğru seçimleri yapmak için bir dizi manuel komut kullanmak oldukça zaman alıcı ve karmaşık bir süreçtir.
Herkes için Bilgisayarla Görme!
Geliştirme ortamını hazırlama sürecini herkes için basitleştirmek istiyoruz. Bu sadeleştirilmiş betikle, endişe etmeden aşağıdakileri kolayca gerçekleştirebilirsiniz:
- Cihaz türünü kontrol etme
- Yüklenen JetPack sürümünü kontrol etme
- Ultralytics paketini yükleme
- Yüklenen JetPack ve Python sürümlerine uygun Torch ve Torchvision yükleme
- AI model formatını ve giriş kaynağını seçme, ardından çıkarım yapmaya başlama
- PyTorch modellerini TensorRT’ye dönüştürme
Jetson Dağıtımı için daha ileri gidin
Tek satırlık kodda gösterilen bu demo nesne algılama modelini denedikten sonra, wiki rehberimizi takip ederek algılama gereksinimlerinize dayalı CV uygulamanızı geliştirin. Önceden eğitilmiş bir model temelinde özel bir YOLOv8 modeli oluşturabilir veya baştan bir tane tasarlayabilirsiniz!
Ultralytics’ten Önceden Eğitilmiş Modelleri Kullanın
Belirli bir önceden eğitilmiş modeli değiştirin
YOLOv8, nesne algılama, görüntü sınıflandırma, görüntü segmentasyonu, poz tahmini ve nesne takibi için COCO veri setinde 640×640 giriş görüntü boyutunda eğitilmiş birkaç önceden eğitilmiş model sunmaktadır. Her uygulama 5 PyTorch model ağırlığı sağlar.
Daha iyi performans için model formatını aktarın
YOLOv8, Jetson üzerinde çıkarım yaparken CPU’yu kullanan bu PyTorch modellerini sağladığı için, GPU üzerinde en iyi performansı almak için PyTorch modelini TensorRT’ye değiştirmeniz gerekir. Modelleri dönüştürmek ve çıkarım hızını artırmak için adımları takip edin.
Kendi YOLOv8 modelinizi adım adım eğitin
Açık adımlarla wiki’mizi takip edin!
Uygulamada kullanılan AI modeli için özel gereksinimleriniz varsa, kendi modelinizi buraya getirebilir, kendi veri setinizi toplayabilir, etiketleyebilir ve ardından modeli YOLOv8 kullanarak eğitebilirsiniz. Etiketleme iş yükünüzü basitleştirmek için bu verimli otomatik etiketleme aracını blog– Autodistill – kontrol etmeyi unutmayın.
İşte bir modeli eğitmek için üç önerilen yöntem:
Roboflow’u Ultralytics HUB’a kolayca entegre edebilirsiniz, böylece tüm Roboflow projeleriniz eğitim için hazır hale gelir. Burada eğitim sürecine başlamak için kolayca bir Google Colab defteri sunulmakta ve eğitim ilerlemesini gerçek zamanlı olarak görüntüleyebilirsiniz.
2. Bizim oluşturduğumuz bir Google Colab çalışma alanını kullanın.
Burada, Roboflow projesinden veri setini indirmek için Roboflow API’sini kullanıyoruz. Hazırlanmış bir Google Colab çalışma alanını açmak için buraya tıklayın ve çalışma alanında belirtilen adımları izleyin.
3. Eğitim süreci için yerel bir PC kullanın.
Burada, yeterince güçlü bir GPU’ya sahip olduğunuzdan emin olmalı ve ayrıca veri setini manuel olarak indirmeniz gerekmektedir.
Bu iş akışını, NVIDIA Jetson Orin NX 16GB modülü ile güçlendirilmiş reComputer J4012‘de test ettik. Ancak, bu betik aslında JetPack 5.0.1 ve üzerindeki tüm NVIDIA Jetson cihazları için çalışacaktır. Dolayısıyla, NVIDIA Jetson Xavier NX/Orin Nano ile reComputer’ı satın aldıysanız, bu rehber de sizin için geçerlidir. Deneyin ve size nasıl daha fazla destek olabileceğimizi bize bildirin.
Seeed NVIDIA Jetson Ekosistemi
Seeed, NVIDIA Partner Network‘deki kenar AI için bir Elite ortaktır. Daha fazla taşıyıcı kart, tam sistem cihazları, özelleştirme hizmetleri, kullanım durumları ve geliştirici araçları keşfetmek için Seeed’in NVIDIA Jetson ekosistemi sayfasını ziyaret edin.
Bizimle AI inovasyonunun ön saflarında yer alın! Endüstrilerde makine öğreniminin gerçek dünyada dağıtımını devrim niteliğinde değiştirmek için en son donanım ve teknolojinin gücünden yararlanın. Geliştiricilere ve işletmelere en iyi ML çözümlerini sunma misyonumuzun bir parçası olun. Daha fazla kenar AI olasılıklarını keşfetmek için başarılı vakalar kataloğumuzu kontrol edin!
İlk adımı atın ve bu heyecan verici yolculuğun bir parçası olmak için bize bir e-posta gönderin: edgeai@seeed.cc !
Size uygun bir seçenek bulmak için en son Jetson Kataloğumuzu indirin. İhtiyaçlarınız için hazır bir Jetson donanım çözümü bulamazsanız, lütfen özelleştirme hizmetlerimizi kontrol edin ve değerlendirme için yeni bir ürün talebi gönderin: odm@seeed.cc.