リアルタイムの物体検出のフレームワークとして，YOLOが広く用いられてる．リアルタイムな推論を実現するためには，低レイテンシーであるエッジコンピューティングが不可欠であり，Hailo-8のようなエッジデバイス向けAIプロセッサは，低消費電力かつ高性能な推論を可能にするプラットフォームとして注目されている．本研究では，YOLOv5フレームワークを使用し，Hailo Dataflow Compilerを活用したモデル最適化を適用した後，Hailo-8でその性能を測定した．性能評価の結果，Hailo-8搭載サーバ上において，推論速度の向上とデバイス資源の効率的な利用が確認されており，Hailo-8上でのYOLOを用いたリアルタイム物体検出の有効性が確認された．