CV / YOLO26-seg

YOLO26n-seg

YOLO26n-seg effectue la segmentation d'instance avec 80 classes COCO via l'inférence HailoRT, produisant des boîtes englobantes et des masques d'instance.

Taille

6.0 MB

Mémoire

4GB+

Précision

Hailo HEF / HailoRT

Choisissez l'appareil que vous utilisez. Le guide de configuration et la documentation seront mis à jour en conséquence.

Plateforme

Moteur d'inférence

Pour commencer

Déployer

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

Utilisez l'API REST pour exécuter l'inférence. Copiez les commandes ci-dessous.

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())

Détails du modèle

YOLO26n-seg sur reComputer CM5 + Hailo-10H

Segmentation d'instance YOLO26n-seg (2,7M de paramètres, 80 classes COCO), exécutée sur Hailo-10H via HailoRT.

Informations sur le modèle

Propriété	Valeur
Architecture	YOLO26n-seg
Tâche	Segmentation d'instance
Entrée	640×640×3 RGB
Sortie	Boîtes englobantes et masques d'instance
Paramètres	2,7M
Source	Hailo Model Zoo

Configuration matérielle et de l'hôte

Élément	Valeur
Carte	Raspberry Pi CM5
Accélérateur	Hailo-10H, `/dev/hailo0`
OS	Raspberry Pi OS Bookworm, aarch64

bash

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

Exécution

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

Fichiers HEF

HEF	Taille	Notes
`yolo26n_seg.hef`	6.0 MB	Modèle de segmentation d'instance

API REST

bash

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

Point de terminaison	Méthode	Objectif
`/api/models/yolo26n_seg/predict`	POST	Boîtes et masques (JSON)
`/api/models/yolo26n_seg/visualize`	POST	Superposition de détection (JPEG)
`/api/models/yolo26n_seg/classes`	GET	Liste des classes COCO

Développement

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

Entrées et sorties

Entrée : image (640x640 RGB). Sortie : boîtes englobantes + masques d'instance (80 classes COCO).