DAMO-YOLO auf der reComputer R Series (CM5 + Hailo-8)

DAMO-YOLO verwendet TinyNAS-Backbones und den nanodet_split-Kopf mit DFL-Boxregression, um über HailoRT 80 COCO-Klassen auf Hailo-8 zu erkennen. Eine Modellkarte bietet drei Varianten im Größenmenü.

Diese Seite gilt für die reComputer R Series (CM5 + Hailo-8) mit einem PCIe-Hailo-8-Beschleuniger.

Modellinformationen

Variante	Parameter	Operationen	mAP (COCO)	Mitgeliefertes HEF
T (tinynasL20)	11.35M	18.0G	42.8	8.8 MB
S (tinynasL25)	16.25M	37.6G	46.5	14 MB
M (tinynasL35)	33.98M	61.6G	49.7	27 MB

Eigenschaft	Wert
Aufgabe	Objekterkennung
Eingabe	640x640x3 RGB (Normalisierung ist ein No-op; rohes uint8)
Ausgabe	6 Köpfe: box (80x80x68, 40x40x68, 20x20x68) + cls (80x80x81, 40x40x81, 20x20x81)
Klassen	80 (COCO)
Nachbearbeitung	nanodet_split (DFL, regression_length=16), nur On-Chip-Sigmoid
HEF	Hailo Model Zoo v2.19.0, Hailo-8

Die Genauigkeitswerte stammen aus dem Hailo Model Zoo und sind keine auf CM5 gemessenen Benchmarks.

Hardware- und Host-Einrichtung

Punkt	Wert
Board	reComputer R Series mit Raspberry Pi CM5
Beschleuniger	Hailo-8 über PCIe, als `/dev/hailo0` verfügbar
Runtime	HailoRT 4.23.x
Python im Container	3.11, aarch64

bash

sudo apt update
sudo apt install hailo-all
sudo reboot

# After reboot
hailortcli fw-control identify
ls /dev/hailo0

# Docker
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh --mirror Aliyun
sudo systemctl enable docker
sudo systemctl start docker

Ausführung mit Demovideo

Wählen Sie den zur Variante passenden Befehl.

DAMO-YOLO T (tinynasL20)

bash

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo8-damoyolo-l20t \
  --privileged \
  --net=host \
  -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
  --device /dev/hailo0:/dev/hailo0 \
  -v /usr/lib/libhailort.so.4.23.0:/usr/lib/libhailort.so.4.23.0:ro \
  -v /usr/lib/libhailort.so:/usr/lib/libhailort.so:ro \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo8-cv/damoyolo_tinynas_l20_t:latest \
  python web_detection.py --model_path model/damoyolo_tinynas_l20_t.hef --video_path video/test.mp4

DAMO-YOLO S (tinynasL25)

bash

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo8-damoyolo-l25s \
  --privileged \
  --net=host \
  -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
  --device /dev/hailo0:/dev/hailo0 \
  -v /usr/lib/libhailort.so.4.23.0:/usr/lib/libhailort.so.4.23.0:ro \
  -v /usr/lib/libhailort.so:/usr/lib/libhailort.so:ro \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo8-cv/damoyolo_tinynas_l25_s:latest \
  python web_detection.py --model_path model/damoyolo_tinynas_l25_s.hef --video_path video/test.mp4

DAMO-YOLO M (tinynasL35)

bash

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo8-damoyolo-l35m \
  --privileged \
  --net=host \
  -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
  --device /dev/hailo0:/dev/hailo0 \
  -v /usr/lib/libhailort.so.4.23.0:/usr/lib/libhailort.so.4.23.0:ro \
  -v /usr/lib/libhailort.so:/usr/lib/libhailort.so:ro \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo8-cv/damoyolo_tinynas_l35_m:latest \
  python web_detection.py --model_path model/damoyolo_tinynas_l35_m.hef --video_path video/test.mp4

Öffnen Sie http://<Board_IP>:8000, um die Webvorschau anzuzeigen.

USB-Kameramodus (Beispiel: S-Variante)

bash

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo8-damoyolo-l25s \
  --privileged \
  --net=host \
  -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
  --device /dev/hailo0:/dev/hailo0 \
  --device /dev/video0:/dev/video0 \
  -v /usr/lib/libhailort.so.4.23.0:/usr/lib/libhailort.so.4.23.0:ro \
  -v /usr/lib/libhailort.so:/usr/lib/libhailort.so:ro \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo8-cv/damoyolo_tinynas_l25_s:latest \
  python web_detection.py --model_path model/damoyolo_tinynas_l25_s.hef --camera_id 0

REST API

bash

curl -X POST "http://<Board_IP>:8000/api/models/damoyolo_tinynas_l25_s/predict" \
  -F "file=@test.jpg"

Endpoint	Methode	Zweck
`/api/models/damoyolo_tinynas_<variant>/predict`	POST	Erkennungen (JSON)
`/api/video_feed`	GET	MJPEG-Vorschau
`/api/config`	GET / POST	Konfidenzschwellenwert

Entwicklungshinweise

Quellmodule: src/rpi5_hailo8_damoyolo_tinynas_l20_t/, ..._l25_s/, ..._l35_m/
Dockerfiles: docker/hailo8/damoyolo_tinynas_l*.dockerfile
Container: ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo8-cv/damoyolo_tinynas_l{20_t,25_s,35_m}:latest
Alle drei Varianten verwenden dieselbe nanodet_split-CPU-Dekodierung — nur das Backbone (TinyNAS-L20/L25/L35) unterscheidet sich.
HEFs: hailo8-Builds des Hailo Model Zoo v2.19.0.

DAMO-YOLO

Erste Schritte

Modelldetails

DAMO-YOLO auf der reComputer R Series (CM5 + Hailo-8)

Modellinformationen

Hardware- und Host-Einrichtung

Ausführung mit Demovideo

DAMO-YOLO T (tinynasL20)

DAMO-YOLO S (tinynasL25)

DAMO-YOLO M (tinynasL35)

USB-Kameramodus (Beispiel: S-Variante)

REST API

Entwicklungshinweise

Eingaben und Ausgaben