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Cómo ejecutar el último modelo YOLO v10 en diferentes hardware

Detección de objetos YOLO, imagen del autor

La visión artificial puede ser una parte importante de las aplicaciones de aprendizaje automático de distintas escalas, desde robots Tesla de 20.000 dólares o coches autónomos hasta timbres y aspiradoras inteligentes. También es una tarea complicada porque, en comparación con una infraestructura en la nube, en los dispositivos de borde “reales”, las especificaciones de hardware suelen ser mucho más limitadas.

YOLO (You Only Look Once) es una biblioteca de detección de objetos popular; su primera versión se realizó en 2015. YOLO es particularmente interesante para dispositivos integrados porque puede ejecutarse prácticamente en cualquier lugar; no solo hay versiones de Python sino también de C++ (ONNX y OpenVINO) y Rust disponibles. Hace un año, Probado YOLO v8 En una Raspberry Pi 4. Hoy en día, muchas cosas han cambiado: se lanzó una nueva Raspberry Pi 5 y una versión más reciente de YOLO v10. Por lo tanto, espero que un nuevo modelo en un nuevo hardware funcione más rápido y con mayor precisión.

El código presentado en este artículo es multiplataforma, por lo que los lectores que no tengan una Raspberry Pi también pueden ejecutarlo en una computadora con Windows, Linux o OS X.

¡Sin más preámbulos, veamos cómo funciona!

Frambuesa Pi

Para alguien que quizás nunca haya oído hablar de Raspberry Pi, hagamos un breve resumen…