reComputer AI Lab | エッジ AI モデルとツール
reComputer AI Lab とは？
reComputer AI Lab は、Seeed Studio reComputer ハードウェア上にエッジ AI モデルを、たった 1 つの Docker コマンドでデプロイできるオープンプラットフォームです。100 を超える最適化済みのコンピュータービジョン・LLM・VLM モデル、フラッシュ書き込みとモデル変換のためのハードウェアツールチェーン、ステップバイステップのチュートリアル、そしてコミュニティプロジェクトを一つに集約しており、そのすべてが NVIDIA Jetson、Rockchip RK3576/RK3588、Raspberry Pi をベースとした reComputer デバイス向けに最適化されています。各モデルにはベンチマークとすぐに実行できるデプロイコマンドが付属しているため、モデルを閲覧してからわずか 2 ステップでエッジ上での推論実行へと進めます。ビジョンアプリケーションのプロトタイピング、ローカル LLM の実行、産業向け AI プロジェクトの導入のいずれであっても、reComputer AI Lab は再現性の高いハードウェア最適化されたワークフローによって、実運用のエッジ AI へのハードルを下げます。
コミュニティプロジェクト
すべてのプロジェクトを見るコミュニティが reComputer で何を作っているかをチェック
reComputer-RK で YOLO11 を使った物体検出
RK3588/RK3576 向け産業用 CV ソリューション:NPU 高速化された YOLO11 と MJPEG ストリーミング。
R2000 上の Frigate NVR で銃器検出
YOLO11 と Hailo を活用した reComputer R 上のリアルタイム AI 銃器検出。
Jetson AGX Orin で Orbbec カメラを使った NVBlox のデプロイ
Isaac ROS NVBlox:ロボット向け GPU 加速のリアルタイム 3D マッピング。
reComputer RK3576を使用したサッカー選手追跡分析
reComputer RK3576のRGA 2DハードウェアアクセラレーションとVPU MPPアクセラレーションを活用。YOLOv8nモデルでサッカー選手を検知し、リアルタイム分析を実現。
RK3576 YOLOv8 リアルタイム推論 CPP プロジェクト
RK3576、RKNN、MPP、RGA、ZLMediaKitを基にしたマルチソース入力、マルチストリーム出力、YOLOv8 リアルタイム推論プロジェクト。
reComputer RK3576を用いた多シーン転倒検出
YOLOv8n‑poseモデルを用いて多様なシーン・複数対象での転倒行動を検出し、reComputer RK3576による推論高速化を実現、Webページを通じて簡易な情報フィードバックを提供します。
reComputer RK3576 による空中物体検出
VisDrone データセットで学習した YOLOv8s による空中物体検出。歩行者、車両、自転車など 11 の空中カテゴリに対応し、RK3576 上で高速推論を実現。
RK3576 上でプライベートな Home Assistant 音声アシスタントを構築する
Rockchip RK3576 上でプライベートかつローカル実行できる Home Assistant 音声アシスタントを構築します。Whisper による音声認識、Piper による音声合成、openWakeWord によるウェイクワード検出、Qwen によるローカル会話を組み合わせ、RK3576 の NPU で高速化します。
reComputer RK3576 VPU・NPU ハードウェアアクセラレーションベンチマーク
reComputer RK3576 における MPP ハードウェアアクセラレーション対応の YUV420 から MJPG/H264/H265 へのエンコード、MJPG から YUV420 へのデコード、および RKNN による YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m 推論の性能を評価します。