CV / YOLO26

YOLO26-seg

reComputer R Series (CM5 + Hailo-10H)

Modelos de segmentación YOLO26 (n/s/m/l/x-seg) en reComputer R Series con Hailo-8 o Hailo-10H.

201 descargas

Tamaño

6.0 MB

Memoria

4GB+

Precisión

Hailo HEF / HailoRT

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-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/yolo26n_seg:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26n_seg.hef --video_path video/test.mp4

Detalles del modelo

reComputer CM5 + Hailo-10H

YOLO26-seg en reComputer CM5 + Hailo-10H

Los modelos YOLO26n/s/m/l-seg se ejecutan en Hailo-10H a través de HailoRT. El decodificado CPU one2one (DFL + top-k + ensamblaje de máscara de prototipo) produce máscaras de instancia y cajas para 80 clases COCO.

Información del modelo

Variante	Entrada	HEF incluido	Imagen de contenedor
YOLO26n-seg	640×640×3 RGB	6.0 MB	`yolo26n_seg`
YOLO26s-seg	640×640×3 RGB	17.5 MB	`yolo26s_seg`
YOLO26m-seg	640×640×3 RGB	27.0 MiB (28.3 MB)	`yolo26m_seg`
YOLO26l-seg	640×640×3 RGB	38.3 MiB (40.1 MB)	`yolo26l_seg`

Hardware y configuración del host

Elemento	Valor
Placa	Raspberry Pi CM5
Acelerador	Hailo-10H, `/dev/hailo0`
Runtime	HailoRT 5.1.1
SO	Raspberry Pi OS Bookworm, aarch64

bash

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

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

Ejecutar con vídeo de demostración

Selecciona el comando que corresponda a la variante del modelo.

YOLO26n-seg

bash

sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  --name cm5-hailo-yolo26n-seg \
  -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/yolo26n_seg:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26n_seg.hef --video_path video/test.mp4

YOLO26s-seg

bash

sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  --name cm5-hailo-yolo26s-seg \
  -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/yolo26s_seg:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26s_seg.hef --video_path video/test.mp4

YOLO26m-seg

bash

sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  --name cm5-hailo-yolo26m-seg \
  -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

YOLO26l-seg

bash

sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  --name cm5-hailo-yolo26l-seg \
  -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/yolo26l_seg:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26l_seg.hef --video_path video/test.mp4

Abre http://<Board_IP>:8000 para ver la vista previa web. Usa /api/video_feed para el stream MJPEG.

REST API

Cada variante tiene su propio endpoint:

Variante	Endpoint
YOLO26n-seg	`POST /api/models/yolo26n_seg/predict`
YOLO26s-seg	`POST /api/models/yolo26s_seg/predict`
YOLO26m-seg	`POST /api/models/yolo26m_seg/predict`
YOLO26l-seg	`POST /api/models/yolo26l_seg/predict`

Ejemplo:

bash

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

La respuesta contiene entradas predictions con los campos box, confidence y class_id.

Desarrollo

Variante	Origen	Dockerfile
YOLO26n-seg	`src/hailo10h_yolo26n_seg/`	`docker/hailo10h/yolo26n_seg.dockerfile`
YOLO26s-seg	`src/hailo10h_yolo26s_seg/`	`docker/hailo10h/yolo26s_seg.dockerfile`
YOLO26m-seg	`src/hailo10h_yolo26m_seg/`	`docker/hailo10h/yolo26m_seg.dockerfile`
YOLO26l-seg	`src/hailo10h_yolo26l_seg/`	`docker/hailo10h/yolo26l_seg.dockerfile`

Entradas y salidas

Input: image (640x640 RGB). Output: instance masks, boxes, classes and confidences for 80 COCO classes.