CV / YOLO26-seg

YOLO26m-seg

YOLO26m-seg führt Instanzsegmentierung mit 80 COCO-Klassen über HailoRT-Inferenz durch und gibt Bounding Boxes und Instanzmasken aus.

Größe

6.0 MB

Speicher

4GB+

Präzision

Hailo HEF / HailoRT

Wähle das Gerät, das du verwendest. Die Einrichtungsanleitung und Dokumentation werden entsprechend aktualisiert.

Plattform

Inferenz-Engine

Erste Schritte

Deploy

sudo docker run --rm \
  --name pi5-hailo-yolo26n-seg \
  --privileged \
  --net=host \
  -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
  --device /dev/hailo0:/dev/hailo0 \
  -v /usr/lib/libhailort.so.5.1.1:/usr/lib/libhailort.so.5.1.1:ro 
  -v /usr/lib/libhailort.so:/usr/lib/libhailort.so:ro \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo10h-cv/yolo26m_seg:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26m_seg.hef --video_path video/test.mp4

REST API

Verwende die REST API für die Inferenz. Kopiere die folgenden Befehle.

Curl

curl -X POST "http://<Board_IP>:8000/api/models/yolo26m_seg/predict" \
  -F "file=@test.jpg"

Python

import requests
resp = requests.post(
    "http://<Board_IP>:8000/api/models/yolo26m_seg/predict",
    files={"file": open("test.jpg", "rb")},
    timeout=30,
)
print(resp.json())

Modelldetails

YOLO26n-seg auf reComputer CM5 + Hailo-10H

YOLO26n-seg-Instanzsegmentierung (2,7M Parameter, 80 COCO-Klassen), läuft über HailoRT auf Hailo-10H.

Modellinformationen

Eigenschaft	Wert
Architektur	YOLO26n-seg
Aufgabe	Instanzsegmentierung
Eingabe	640×640×3 RGB
Ausgabe	Bounding-Boxen und Instanzmasken
Parameter	2,7M
Quelle	Hailo Model Zoo

Hardware- und Host-Einrichtung

Element	Wert
Board	Raspberry Pi CM5
Beschleuniger	Hailo-10H, `/dev/hailo0`
Betriebssystem	Raspberry Pi OS Bookworm, aarch64

bash

sudo apt update && sudo apt install hailo-h10-all -y
sudo reboot

Ausführen

bash

sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
  --device /dev/hailo0:/dev/hailo0 \
  -v /usr/lib/libhailort.so:/usr/lib/libhailort.so:ro \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo10h-cv/yolo26n_seg:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26n_seg.hef --video_path video/test.mp4

HEF-Dateien

HEF	Größe	Hinweise
`yolo26n_seg.hef`	6.0 MB	Instanzsegmentierungsmodell

REST-API

bash

curl -X POST "http://<Board_IP>:8000/api/models/yolo26n_seg/predict" \
  -F "file=@test.jpg"

Endpunkt	Methode	Zweck
`/api/models/yolo26n_seg/predict`	POST	Boxen und Masken (JSON)
`/api/models/yolo26n_seg/visualize`	POST	Erkennungsüberlagerung (JPEG)
`/api/models/yolo26n_seg/classes`	GET	COCO-Klassenliste

Entwicklung

Quelle: src/hailo10h_yolo26n_seg/
Dockerfile: docker/hailo10h/yolo26n_seg.dockerfile

Eingaben und Ausgaben

Eingabe: Bild (640x640 RGB). Ausgabe: Bounding Boxes + Instanzmasken (COCO 80 Klassen).