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CV / PaddleOCR

PaddleOCR v5 Mobile Detection

Text-region detection for document images on reComputer R Series with Hailo-8 or Hailo-10H.

24 ダウンロード
サイズ
5.49 MB
メモリ
4GB+
精度
Hailo HEF / HailoRT

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。

はじめる

デプロイ
sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo8-paddle-ocr-v5-mobile-detection \
  --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/paddle_ocr_v5_mobile_detection:latest \
  python web_detection.py --model_path model/paddle_ocr_v5_mobile_detection.hef --video_path video/test.mp4

モデル詳細

reComputer R Series (CM5 + Hailo-10H)

PaddleOCR v5 Mobile Detection を reComputer R Series（CM5 + Hailo-10H）で実行

PaddleOCR v5 Mobile Detection は、HailoRT 5.1.1 を介して Hailo-10H 上で文書画像内のテキスト領域を検出します。DB（Differentiable Binarization）ヘッドが確率マップを出力し、領域は CPU 上で四角形ポリゴンとして抽出されます。

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

項目値
アーキテクチャPaddleOCR v5 Mobile（DB テキスト検出器）
タスクテキスト検出
入力544×960×3
出力テキスト領域の確率マップ → 四角形
パラメータ数1.2M
演算量6.5G
精度4.60 DB メトリクス（Model Zoo 参考値）
HEFHailo Model Zoo v5.4.0、Hailo-10H

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
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（ホストとコンテナでメジャー.マイナーを一致）
コンテナ内 Python3.13、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

bash
sudo docker run --rm \
  --name hailo10h-paddle-ocr-detection \
  --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/paddle_ocr_v5_mobile_detection:latest \
  python web_detection.py --model_path model/paddle_ocr_v5_mobile_detection.hef --video_path video/test.mp4

http://<Board_IP>:8000 を開くと Web プレビューを確認できます（検出されたテキスト領域の周囲に緑の四角形）。

USB カメラモード

bash
sudo docker run --rm \
  --name hailo10h-paddle-ocr-detection \
  --privileged \
  --net=host \
  -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
  --device /dev/hailo0:/dev/hailo0 \
  --device /dev/video0:/dev/video0 \
  -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/paddle_ocr_v5_mobile_detection:latest \
  python web_detection.py --model_path model/paddle_ocr_v5_mobile_detection.hef --camera_id 0

REST API

bash
curl -X POST "http://<Board_IP>:8000/api/models/paddle_ocr_v5_mobile_detection/predict" \
  -F "file=@test.png"
エンドポイントメソッド用途
/api/models/paddle_ocr_v5_mobile_detection/predictPOSTテキスト領域ポリゴン（JSON）
/api/video_feedGETMJPEG プレビューストリーム
/api/configGET / POSTボックススコア/二値化しきい値

開発メモ

  • ソースモジュール：src/hailo10h_paddle_ocr_v5_mobile_detection/
  • Dockerfile：docker/hailo10h/paddle_ocr_v5_mobile_detection.dockerfile
  • コンテナ：ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo10h-cv/paddle_ocr_v5_mobile_detection:latest
  • DB 後処理は不変。実行部は HailoRT 5.1.1 の create_infer_model API。
  • アプリケーションレベルで認識モジュールと組み合わせ、各検出領域内のテキストを読み取ります。

入力と出力

Input: full document image or demo video frame. Output: detected text-region polygons, bounding boxes, and annotated MJPEG preview.