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

DAMO-YOLO utiliza backbones TinyNAS y el cabezal nanodet_split con regresión DFL para detectar 80 clases COCO en Hailo-8 mediante HailoRT. Una tarjeta permite seleccionar tres variantes desde el menú de tamaño.

Esta página está destinada a reComputer R Series (CM5 + Hailo-8) con un acelerador Hailo-8 PCIe.

Información del modelo

Variante	Parámetros	Operaciones	mAP (COCO)	HEF incluido
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

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), solo sigmoid en chip
HEF	Hailo Model Zoo v2.19.0, Hailo-8

Los valores de precisión son referencias de Hailo Model Zoo, no mediciones realizadas en CM5.

Configuración del hardware y del host

Elemento	Valor
Placa	reComputer R Series con Raspberry Pi CM5
Acelerador	Hailo-8 vía PCIe, expuesto como `/dev/hailo0`
Runtime	HailoRT 4.23.x
Python en contenedor	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

Ejecutar con el vídeo de demostración

Seleccione el comando correspondiente a la variante.

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

Abra http://<Board_IP>:8000 para ver la previsualización web.

Modo de cámara USB (ejemplo: variante S)

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	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/rpi5_hailo8_damoyolo_tinynas_l20_t/, ..._l25_s/, ..._l35_m/
Dockerfiles: docker/hailo8/damoyolo_tinynas_l*.dockerfile
Contenedores: ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo8-cv/damoyolo_tinynas_l{20_t,25_s,35_m}:latest
Los tres variantes usan el mismo decodificado nanodet_split en CPU — solo cambia el backbone (TinyNAS-L20/L25/L35).
HEF: compilaciones hailo8 de Hailo Model Zoo v2.19.0.

DAMO-YOLO

Primeros pasos

Detalles del modelo

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

Información del modelo

Configuración del hardware y del host

Ejecutar con el vídeo de demostración

DAMO-YOLO T (tinynasL20)

DAMO-YOLO S (tinynasL25)

DAMO-YOLO M (tinynasL35)

Modo de cámara USB (ejemplo: variante S)

REST API

Notas de desarrollo

Entradas y salidas