YOLO26 on reComputer R Series (CM5 + Hailo-8)

YOLO26n / YOLO26s / YOLO26m realizan detección de objetos COCO de 80 clases en Hailo-8 mediante HailoRT. YOLO26 es una cabeza one2one (una predicción por celda, sin anclas, sin NMS): el host decodifica las cabezas divididas en bruto y selecciona con el top-k en dos etapas; una compilación que incluya el NMS en chip también se analiza, y la disposición usada se registra en la primera inferencia.

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

Hardware y configuración del host

Instala los paquetes de Hailo-8 en el host y confirma que el driver y el dispositivo están listos antes de iniciar el contenedor:

sudo apt update
sudo apt install hailort hailort-pcie-driver python3-hailort
sudo reboot

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

La versión esperada de HailoRT para estas imágenes es 4.23.x.

Ejecución con el vídeo de demostración

YOLO26n:

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo8-yolo26n \
  --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/yolo26n:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26n.hef --video_path video/test.mp4

YOLO26s:

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo8-yolo26s \
  --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/yolo26s:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26s.hef --video_path video/test.mp4

YOLO26m:

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo8-yolo26m \
  --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/yolo26m:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26m.hef --video_path video/test.mp4

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

Modo cámara USB

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo8-yolo26n \
  --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/yolo26n:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26n.hef --camera_id 0

Sustituye yolo26n por yolo26s o yolo26m para usar otra variante.

Archivos HEF

Las tres variantes son builds para Hailo-8 del Hailo Model Zoo v2.19.0 de la misma familia Ultralytics YOLO26.

Source: https://hailo-model-zoo.s3.eu-west-2.amazonaws.com/ModelZoo/Compiled/v2.19.0/hailo8/yolo26n.hef (yolo26s.hef, yolo26m.hef in the same directory).

REST API

POST http://<Board_IP>:8000/api/models/yolo26n/predict

curl -X POST "http://<Board_IP>:8000/api/models/yolo26n/predict" \
  -F "file=@test.jpg"

Notas de implementación

• El Model Zoo base/yolo26.yaml usa nms=false, sigmoid=false, hpp=false y meta_arch=yolo26, con post_nms_topk=300 heredado de base/yolov8.yaml; info.output_shape documenta 3 strides x (4 cajas, 80 clases).
• Selección one2one: no se ejecuta NMS. El host aplica sigmoid, toma los top-k anclas por puntuación máxima de clase, luego los top-k pares (ancla, clase) —se permiten varias clases por ancla— y filtra por el deslizador de confianza.
• Decodificación de cajas: la cabeza de 4 canales da las distancias del centro de la celda a los bordes izquierdo/superior y derecho/inferior en unidades de stride (regression_length=1); las compilaciones DFL de 64 canales se decodifican con la expectativa del softmax.
• Si una compilación devuelve el resultado NMS en chip (como los HEF de yolo26-seg) se analiza el tensor post-NMS (búfer compacto por clase, formas densas Cx5xD / CxDx5, lista ragged NMS-by-score) y no se ejecuta selección en el host.
• El HEF incorpora normalize_in_net (mean 0 / std 255) y padding_color=114: la aplicación aplica letterbox con gris (114) y envía uint8 RGB sin normalizar.
• Los IDs de clase 0..79 indexan directamente la lista estándar de COCO.
• La primera inferencia registra la disposición y los rangos de cajas/puntuaciones ([YOLO26] layout=..., outputs=[...]).

Notas de desarrollo

• Módulos fuente: src/hailo10h_yolo26{n,s,m}/ (Hailo-10H) o src/rpi5_hailo8_yolo26{n,s,m}/ (Hailo-8) en el repositorio de modelos correspondiente
• Contenedores: ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo8-cv/yolo26{n,s,m}:latest
• La familia de detección publica n/s/m; YOLO26l / YOLO26x aún no tienen HEF de Hailo.
• Licencia del modelo: AGPL-3.0 (upstream ultralytics/ultralytics).