reComputer AI Lab | Modèles et outils d'IA en périphérie
Qu'est-ce que reComputer AI Lab ?
reComputer AI Lab est une plateforme ouverte permettant de déployer des modèles d'IA en périphérie sur le matériel reComputer de Seeed Studio à l'aide d'une seule commande Docker. Elle réunit plus de 100 modèles optimisés de vision par ordinateur, LLM et VLM, une chaîne d'outils matérielle pour le flashage et la conversion de modèles, des tutoriels pas à pas et des projets communautaires, le tout optimisé pour les appareils reComputer basés sur NVIDIA Jetson, Rockchip RK3576/RK3588 et Raspberry Pi. Chaque modèle est livré avec des benchmarks et une commande de déploiement prête à l'emploi, ce qui vous permet de passer de la consultation à l'exécution de l'inférence en périphérie en seulement deux étapes. Que vous prototypiez une application de vision, exécutiez un LLM local ou déployiez un projet d'IA industrielle, reComputer AI Lab abaisse la barrière d'accès à l'IA en périphérie en conditions réelles grâce à des flux de travail reproductibles et optimisés pour le matériel.
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Détection d'objets avec YOLO11 sur reComputer-RK
Solution CV industrielle pour RK3588/RK3576 : YOLO11 accéléré par NPU et streaming MJPEG.
Détection d'armes avec Frigate NVR sur R2000
Détection d'armes à feu en temps réel par IA sur reComputer R avec YOLO11 et Hailo.
Déployer NVBlox avec une caméra Orbbec sur Jetson AGX Orin
Isaac ROS NVBlox : cartographie 3D en temps réel accélérée par GPU pour la robotique.
Analyse du suivi des footballeurs avec reComputer RK3576
Utilisation de l'accélération matérielle RGA 2D et de l'accélération VPU MPP du reComputer RK3576. Exécution du modèle yolov8n pour identifier les footballeurs et réaliser une analyse en temps réel.
Projet CPP d'inférence en temps réel YOLOv8 sur RK3576
Projet d'inférence en temps réel YOLOv8 avec entrées multi-sources et sorties multi-flux, basé sur RK3576, RKNN, MPP, RGA et ZLMediaKit.
Détection de chutes multi-scénarios basée sur reComputer RK3576
Détection des comportements de chute dans des scénarios multiples et pour plusieurs cibles à l'aide du modèle YOLOv8n-pose, accélération de l'inférence via reComputer RK3576, et retour d'informations simple via une page Web.
Détection d'objets aériens sur reComputer RK3576
Détection d'objets aériens YOLOv8s entraînée sur VisDrone, prenant en charge 11 classes aériennes incluant piétons, véhicules et cyclistes, avec inférence efficace sur RK3576.
Créer un assistant vocal Home Assistant privé sur RK3576
Construisez un assistant vocal Home Assistant privé et local sur Rockchip RK3576. La pile combine Whisper pour la reconnaissance vocale, Piper pour la synthèse vocale, openWakeWord pour la détection du mot d’activation et Qwen pour la conversation locale, le tout accéléré par la NPU du RK3576.
Benchmark d’accélération matérielle VPU et NPU du reComputer RK3576
Résultats MPP de l’encodage matériel YUV420 vers MJPG/H264/H265 et du décodage MJPG vers YUV420, ainsi que de l’accélération RKNN de l’inférence YOLOv8n, YOLOv8s et YOLOv8m sur le reComputer RK3576.