CV / YOLOX

YOLOX

Select an RKNN YOLOX-S/M model or a Hailo-8 Tiny/S-Leaky/L-Leaky HEF for the target platform.

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Präzision

RKNN / Hailo HEF

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Plattform

Größe

Inferenz-Engine

Erste Schritte

Bereitstellen

sudo docker run --rm --privileged --net=host --device /dev/dri/renderD128:/dev/dri/renderD128 \
  -v /proc/device-tree/compatible:/proc/device-tree/compatible:ro \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-cv/rk3576-yolox:latest \
  python3 web_detection.py --platform rk3576 --model_path model/yolox_s.rknn \
  --class_path model/coco_80_labels_list.txt --video_path video/test.mp4

REST API

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

Curl

curl http://localhost:8080/v1/chat/completions -d '{
  "model": "yolox-rknn",
  "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
}'

Python

import requests

resp = requests.post(
    "http://localhost:8080/v1/chat/completions",
    json={"model": "yolox-rknn", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]},
)
print(resp.json())

Modelldetails

YOLOX auf reComputer RK3576 und RK3588

Diese Seite basiert auf den YOLOX-Diensten aus reComputer-RK-CV. Die Laufzeit führt RKNN-Inferenz, YOLOX-Zweigdecodierung, Objekt-/Klassenscore-Fusion und klassenbezogene NMS aus.

Modellinformationen

Eigenschaft	Wert
Aufgabe	COCO-Objekterkennung mit 80 Klassen
Eingabe	Letterbox-RGB mit `640 x 640`
Varianten	`yolox_s.rknn`, `yolox_m.rknn`
Standard	`model/yolox_s.rknn`
Labels	`model/coco_80_labels_list.txt`

Dienst starten

RK3576

bash

sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  --device /dev/dri/renderD128:/dev/dri/renderD128 \
  -v /proc/device-tree/compatible:/proc/device-tree/compatible:ro \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-cv/rk3576-yolox:latest \
  python3 web_detection.py --platform rk3576 \
  --model_path model/yolox_s.rknn \
  --class_path model/coco_80_labels_list.txt --video_path video/test.mp4

RK3588

bash

sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  --device /dev/dri/renderD128:/dev/dri/renderD128 \
  -v /proc/device-tree/compatible:/proc/device-tree/compatible:ro \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-cv/rk3588-yolox:latest \
  python3 web_detection.py --platform rk3588 \
  --model_path model/yolox_s.rknn \
  --class_path model/coco_80_labels_list.txt --video_path video/test.mp4

Verwenden Sie model/yolox_m.rknn für die mittlere Variante. Behalten Sie beim Modellwechsel das Klassenpfadargument. Öffnen Sie http://<BOARD_IP>:8000 oder /docs.

Startargumente

Argument	Standard	Beschreibung
`--platform`	Erforderlich	`rk3576` oder `rk3588`.
`--model_path`	Erforderlich	YOLOX-S- oder YOLOX-M-RKNN-Datei.
`--class_path`	Im Paketbefehl erforderlich	Datei mit COCO-Klassennamen.
`--camera_id`	`1`	Kameraindex; `-1` aktiviert nur Uploads.
`--video_path`	Kein Wert	Lokale MP4-Schleife; überschreibt die Kamera.
`--host` / `--port`	`0.0.0.0` / `8000`	Dienstadresse und Port.

REST API

Endpunkt: POST /api/models/yolox/predict

bash

curl -X POST "http://<BOARD_IP>:8000/api/models/yolox/predict" \
  -F "file=@bus.jpg" -F "conf=0.25" -F "iou=0.45"

json

{
  "success": true,
  "source": "uploaded image",
  "predictions": [
    {
      "class": "bus",
      "confidence": 0.91,
      "box": {"x1": 100, "y1": 120, "x2": 520, "y2": 430}
    }
  ],
  "image": {"width": 640, "height": 480}
}

Der Dienst akzeptiert Bild-, Uploadvideo-Frame- und aktuelle Quellenanfragen. GET/POST /api/config steuert obj_thresh und nms_thresh; Anfragewerte conf und iou überschreiben sie. Zustands-, MJPEG-, Upload-, asynchrone Analyse-, Status-, Listen- und Download-Endpunkte sind ebenfalls verfügbar.

Die Eingabe wird letterboxed, in RGB konvertiert, nach Zweig decodiert und mit Objekt-/Klassenscore-Fusion sowie klassenbezogener NMS verarbeitet. Ersatzmodelle müssen zum enthaltenen YOLOX-Decoder und zur Klassenkonfiguration passen.

Lokal bauen

bash

docker build -f docker/rk3576/yolox.dockerfile \
  -t rk3576-yolox:local src/rk3576_yolox

docker build -f docker/rk3588/yolox.dockerfile \
  -t rk3588-yolox:local src/rk3588_yolox

Eingaben und Ausgaben

Input: image, video frame, or camera frame. Output: COCO classes, confidence scores, and boxes.