reComputer Rシリーズ（CM5 + Hailo-8）でのDAMO-YOLO

DAMO-YOLOはTinyNASバックボーンとDFLボックス回帰を備えたnanodet_splitヘッドを使用し、HailoRTを介してHailo-8上で80クラスのCOCO物体検出を実行します。1枚のカードからサイズ選択で3つのバリアントを切り替えられます。

このページは、PCIe Hailo-8アクセラレータを搭載した reComputer Rシリーズ（CM5 + Hailo-8） 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）	同梱 HEF
T (tinynasL20)	11.35M	18.0G	42.8	8.8 MB
S (tinynasL25)	16.25M	37.6G	46.5	14 MB
M (tinynasL35)	33.98M	61.6G	49.7	27 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）、オンチップ sigmoid のみ
HEF	Hailo Model Zoo v2.19.0、Hailo-8

精度値はHailo Model Zooの参考値であり、CM5で測定し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設定

項目	値
ボード	reComputer R Series（Raspberry Pi CM5）
アクセラレータ	Hailo-8、PCIe 経由、`/dev/hailo0` として認識
ランタイム	HailoRT 4.23.x
コンテナ内 Python	3.11、aarch64

bash

sudo apt update
sudo apt install hailo-all
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

バリアントに対応するコマンドを選択してください。

DAMO-YOLO T (tinynasL20)

bash

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo8-damoyolo-l20t \
  --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/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-hailo8-damoyolo-l25s \
  --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/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-hailo8-damoyolo-l35m \
  --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/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を開いてWebプレビューを確認します。

USBカメラモード（Sバリアントの例）

bash

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo8-damoyolo-l25s \
  --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/damoyolo_tinynas_l25_s:latest \
  python web_detection.py --model_path model/damoyolo_tinynas_l25_s.hef --camera_id 0

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

開発情報

ソースモジュール：src/rpi5_hailo8_damoyolo_tinynas_l20_t/、..._l25_s/、..._l35_m/
Dockerfile：docker/hailo8/damoyolo_tinynas_l*.dockerfile
コンテナイメージ：ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo8-cv/damoyolo_tinynas_l{20_t,25_s,35_m}:latest
3 つのバリアントすべてで同じ nanodet_split CPU デコードを使用 — 異なるのはバックボーン（TinyNAS-L20/L25/L35）のみです。
HEF：Hailo Model Zoo v2.19.0 の hailo8 ビルド。

DAMO-YOLO

はじめる

モデル詳細

reComputer Rシリーズ（CM5 + Hailo-8）でのDAMO-YOLO

モデル情報

ハードウェアとホストの設定

デモ動画で実行

DAMO-YOLO T (tinynasL20)

DAMO-YOLO S (tinynasL25)

DAMO-YOLO M (tinynasL35)

USBカメラモード（Sバリアントの例）

REST API

開発情報

入力と出力