CV / YOLO26

YOLO26n-seg

YOLO26n-seg realiza segmentación de instancias con 80 clases COCO mediante inferencia HailoRT, generando cuadros delimitadores y máscaras de instancia.

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

Motor de inferencia

Primeros pasos

Desplegar

sudo docker run --rm \
  --name pi5-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

API REST

Usa la API REST para ejecutar inferencia. Copia los comandos siguientes.

Curl

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

Python

import requests
resp = requests.post(
    "http://<Board_IP>:8000/api/models/yolo26n_seg/predict",
    files={"file": open("test.jpg", "rb")},
    timeout=30,
)
print(resp.json())

Detalles del modelo

YOLO26n-seg en reComputer CM5 + Hailo-10H

Segmentación de instancias YOLO26n-seg (2.7M de parámetros, 80 clases COCO), ejecutándose en Hailo-10H a través de HailoRT.

Información del modelo

Propiedad	Valor
Arquitectura	YOLO26n-seg
Tarea	Segmentación de instancias
Entrada	640×640×3 RGB
Salida	Cuadros delimitadores y máscaras de instancia
Parámetros	2.7M
Fuente	Hailo Model Zoo

Configuración de hardware y host

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

bash

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

Ejecutar

bash

sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
  --device /dev/hailo0:/dev/hailo0 \
  -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

Archivos HEF

HEF	Tamaño	Notas
`yolo26n_seg.hef`	6.0 MB	Modelo de segmentación de instancias

API REST

bash

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

Endpoint	Método	Propósito
`/api/models/yolo26n_seg/predict`	POST	Cuadros y máscaras (JSON)
`/api/models/yolo26n_seg/visualize`	POST	Superposición de detección (JPEG)
`/api/models/yolo26n_seg/classes`	GET	Lista de clases COCO

Desarrollo

Fuente: src/hailo10h_yolo26n_seg/
Dockerfile: docker/hailo10h/yolo26n_seg.dockerfile

Entradas y salidas

Input: image (640x640 RGB). Output: bounding boxes + instance masks (COCO 80 classes).