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CV / PaddleOCR

PaddleOCR v5 Mobile Recognition

Text-line recognition on reComputer R Series with Hailo-8 or Hailo-10H.

26 ダウンロード
サイズ
7.48 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-recognition \
  --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_recognition:latest \
  python web_detection.py --model_path model/paddle_ocr_v5_mobile_recognition.hef --video_path video/test.mp4

モデル詳細

reComputer R Series (CM5 + Hailo-10H)

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

PaddleOCR v5 Mobile Recognition は、HailoRT 5.1.1 を介して Hailo-10H 上で、切り取った 1 行のテキストライン画像を CTC 信頼度付きのテキスト文字列にデコードします。

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（CRNN スタイル CTC レコグナイザ）
タスクテキスト認識
入力48×320×3（テキスト 1 行）
出力CTC logits → デコード文字列 + 信頼度
パラメータ数4.1M
演算量1.5G
精度62.37 認識メトリクス（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-recognition \
  --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_recognition:latest \
  python web_detection.py --model_path model/paddle_ocr_v5_mobile_recognition.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。デモはテキスト 1 行で、認識された文字列と信頼度がフレーム下の白い帯に描画されます（letterbox でアスペクト比を維持）。

REST API

bash
curl -X POST "http://<Board_IP>:8000/api/models/paddle_ocr_v5_mobile_recognition/predict" \
  -F "file=@line.png"
エンドポイントメソッド用途
/api/models/paddle_ocr_v5_mobile_recognition/predictPOSTデコードテキスト + 信頼度（JSON）
/api/video_feedGETMJPEG プレビューストリーム
/api/video/upload + /api/video/analyzePOSTオフライン動画解析

開発メモ

  • ソースモジュール：src/hailo10h_paddle_ocr_v5_mobile_recognition/
  • Dockerfile：docker/hailo10h/paddle_ocr_v5_mobile_recognition.dockerfile
  • コンテナ：ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo10h-cv/paddle_ocr_v5_mobile_recognition:latest
  • CTC ダブルバッチ次元修正と letterbox 化 MJPEG プレビューを含む。実行部は HailoRT 5.1.1 の create_infer_model API。
  • 検出モジュールからのクロップを入力し、各検出領域内のテキストを読み取ります。

入力と出力

Input: cropped single-line text image or demo video frame. Output: CTC-decoded text, confidence, and annotated MJPEG preview.