CV / DAMO-YOLO

DAMO-YOLO

reComputer R Series (CM5 + Hailo-10H)

Detección de objetos COCO de 80 clases con DAMO-YOLO (variantes T/S/M) en reComputer R Series con Hailo-8 o Hailo-10H.

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Tamaño

8.8 MB

Memoria

4GB+

Precisión

Hailo HEF / HailoRT 4.23.x (Hailo-8) / 5.1.1 (Hailo-10H)

Elige el dispositivo que estás usando. La guía de configuración y la documentación se actualizarán en consecuencia.

Plataforma

Tamaño

Motor de inferencia

Primeros pasos

Desplegar

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo10h-damoyolo-l20t \
  --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/damoyolo_tinynas_l20_t:latest \
  python web_detection.py --model_path model/damoyolo_tinynas_l20_t.hef --video_path video/test.mp4

Detalles del modelo

reComputer CM5 + Hailo-10H

DAMO-YOLO en reComputer CM5 + Hailo-10H

DAMO-YOLO con backbones TinyNAS realiza detección de objetos de 80 clases COCO en Hailo-10H a través de HailoRT 5.1.1, usando la cabeza nanodet_split con regresión de caja DFL. Una tarjeta, tres variantes seleccionadas mediante el desplegable Size.

Esta página está dirigida a reComputer R Series (CM5 + Hailo-10H) con un acelerador Hailo-10H PCIe.

Información del modelo

Variante	Parámetros	Operaciones	mAP (COCO)	HEF Hailo-10H
T (tinynasL20)	11.35M	18.0G	42.8	11.9 MB
S (tinynasL25)	16.25M	37.6G	46.5	21.4 MB
M (tinynasL35)	33.98M	61.6G	49.7	23.9 MB

Propiedad	Valor
Tarea	Detección de objetos
Entrada	640x640x3 RGB (la normalización es un no-op; uint8 sin procesar)
Salida	6 cabezas: box (80x80x68, 40x40x68, 20x20x68) + cls (80x80x81, 40x40x81, 20x20x81)
Clases	80 (COCO)
Postprocesado	nanodet_split (DFL, regression_length=16), decodificado en CPU
HEF	Hailo Model Zoo v5.4.0, Hailo-10H

Los valores de precisión son la referencia del Model Zoo de Hailo. No son benchmarks medidos en CM5.

Hardware y configuración del host

Elemento	Valor
Placa	reComputer R Series con Raspberry Pi CM5
Acelerador	Hailo-10H vía PCIe, expuesto como `/dev/hailo0`
Driver del host	paquete apt `hailo-h10-all`
Runtime	HailoRT 5.1.1
Python en contenedor	3.13, aarch64

bash

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

Ejecutar con vídeo de demostración

DAMO-YOLO T (tinynasL20)

bash

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo10h-damoyolo-l20t \
  --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/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-hailo10h-damoyolo-l25s \
  --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/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-hailo10h-damoyolo-l35m \
  --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/damoyolo_tinynas_l35_m:latest \
  python web_detection.py --model_path model/damoyolo_tinynas_l35_m.hef --video_path video/test.mp4

Abre http://<Board_IP>:8000 para ver la vista previa web.

REST API

bash

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

Endpoint	Método	Propósito
`/api/models/damoyolo_tinynas_<variant>/predict`	POST	Detecciones (JSON)
`/api/video_feed`	GET	Vista previa MJPEG
`/api/config`	GET / POST	Umbral de confianza

Notas de desarrollo

Módulos de origen: src/hailo10h_damoyolo_tinynas_l20_t/, ..._l25_s/, ..._l35_m/
Dockerfiles: docker/hailo10h/damoyolo_tinynas_l*.dockerfile
Contenedores: ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo10h-cv/damoyolo_tinynas_l{20_t,25_s,35_m}:latest
El ejecutor es el envoltorio create_infer_model multi-salida de HailoRT 5.1.1 (damoyolo expone 6 cabezas).
HEFs: compilaciones hailo10h de Hailo Model Zoo v5.4.0.

Entradas y salidas

Entrada: imagen, vídeo o cámara USB. Salida: cuadros de detección COCO de 80 clases con confianza y vista previa MJPEG anotada.