CV / DAMO-YOLO

DAMO-YOLO

reComputer R Series (CM5 + Hailo-10H)

DAMO-YOLO（T/S/Mバリアント）によるreComputer Rシリーズ上のHailo-8またはHailo-10H向けCOCO 80クラス物体検出。

343 ダウンロード

サイズ

8.8 MB

メモリ

4GB+

精度

Hailo HEF / HailoRT 4.23.x (Hailo-8) / 5.1.1 (Hailo-10H)

使用しているデバイスを選択してください。セットアップガイドとドキュメントがそれに応じて更新されます。

プラットフォーム

サイズ

推論エンジン

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デプロイ

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo10h-damoyolo-l20t \
  --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/damoyolo_tinynas_l20_t:latest \
  python web_detection.py --model_path model/damoyolo_tinynas_l20_t.hef --video_path video/test.mp4

モデル詳細

reComputer CM5 + Hailo-10H

DAMO-YOLO を reComputer CM5 + Hailo-10H で実行

DAMO-YOLO（TinyNAS バックボーン）は、HailoRT 5.1.1 を介して Hailo-10H 上で COCO 80 クラスの物体検出を行います。DFL ボックス回帰を備えた nanodet_split ヘッドを使用します。1 枚のカードで、Size ドロップダウンから 3 つのバリアントを選択できます。

このページは、PCIe Hailo-10H アクセラレータを搭載した reComputer R Series（CM5 + Hailo-10H） を対象としています。

モデル情報

バリアント	パラメータ数	演算量	mAP（COCO）	Hailo-10H HEF
T (tinynasL20)	11.35M	18.0G	42.8	11.9 MB
S (tinynasL25)	16.25M	37.6G	46.5	21.4 MB
M (tinynasL35)	33.98M	61.6G	49.7	23.9 MB

項目	値
タスク	物体検出
入力	640x640x3 RGB（正規化は no-op、生の uint8）
出力	6 ヘッド：box（80x80x68、40x40x68、20x20x68）+ cls（80x80x81、40x40x81、20x20x81）
クラス	80（COCO）
後処理	nanodet_split（DFL、regression_length=16）、CPU デコード
HEF	Hailo Model Zoo v5.4.0、Hailo-10H

精度の値は Hailo Model Zoo の参考値であり、CM5 上で測定されたベンチマークではありません。

ハードウェアとホストのセットアップ

項目	値
ボード	reComputer R Series（Raspberry Pi CM5）
アクセラレータ	Hailo-10H、PCIe 経由、`/dev/hailo0` として認識
ホストドライバ	`hailo-h10-all` apt パッケージ
ランタイム	HailoRT 5.1.1
コンテナ内 Python	3.13、aarch64

bash

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

デモ動画で実行

DAMO-YOLO T (tinynasL20)

bash

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo10h-damoyolo-l20t \
  --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/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-hailo10h-damoyolo-l25s \
  --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/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-hailo10h-damoyolo-l35m \
  --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/damoyolo_tinynas_l35_m:latest \
  python web_detection.py --model_path model/damoyolo_tinynas_l35_m.hef --video_path video/test.mp4

http://<Board_IP>:8000 を開くと Web プレビューを表示できます。

REST API

bash

curl -X POST "http://<Board_IP>:8000/api/models/damoyolo_tinynas_l25_s/predict"   -F "file=@test.jpg"

エンドポイント	メソッド	用途
`/api/models/damoyolo_tinynas_<variant>/predict`	POST	検出結果（JSON）
`/api/video_feed`	GET	MJPEG プレビュー
`/api/config`	GET / POST	信頼度しきい値

開発メモ

ソースモジュール：src/hailo10h_damoyolo_tinynas_l20_t/、..._l25_s/、..._l35_m/
Dockerfile：docker/hailo10h/damoyolo_tinynas_l*.dockerfile
コンテナイメージ：ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo10h-cv/damoyolo_tinynas_l{20_t,25_s,35_m}:latest
実行部は HailoRT 5.1.1 のマルチ出力 create_infer_model ラッパー（damoyolo は 6 ヘッドを出力）。
HEF：Hailo Model Zoo v5.4.0 の hailo10h ビルド。

入力と出力

入力：画像、動画、USBカメラフレーム。出力：信頼度付きCOCO 80クラス検出ボックスと注釈付きMJPEGプレビュー。