CV / YOLO11
YOLO11
reComputer R Series (CM5 + Hailo-8)
高速エッジデプロイ向け軽量YOLO11 nanoモデル
1.2k+ ダウンロード
サイズ
~5MBメモリ
1GB+精度
FP16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。
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デプロイ
sudo docker run --rm \
--name cm5-hailo8-yolo11n \
--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/yolov11n:latest \
python web_detection.py --model_path model/yolov11n.hef --video_path video/test.mp4モデル詳細
reComputer RシリーズYOLO11（reComputer Rシリーズ CM5 + Hailo対応）
YOLO11物体検出（reComputer Rシリーズ CM5 + Hailoプラットフォーム向けパッケージ）。
このページはreComputer-R20-CV内のrpi5_hailo8_yolov11/README.mdから改変されています。対象はPCIe Hailo-8アクセラレータ搭載の**reComputer Rシリーズ（CM5 + Hailo）**です。
ハードウェアとホストのセットアップ
| 項目 | 値 |
|---|---|
| ボード | Raspberry Pi CM5搭載reComputer Rシリーズ |
| アクセラレータ | Hailo-8 M.2（PCIe接続）、/dev/hailo0として公開 |
| OS | Raspberry Pi OS Bookworm, aarch64 |
| ホストドライバ | hailo-all aptパッケージ |
| 検証済みHailoRT | 4.23.x; ホストドライバ、ファームウェア、ネイティブライブラリ、Python wheelのメジャー・マイナーバージョンが一致している必要があります |
bash
sudo apt update
sudo apt install hailo-all
sudo reboot
# 再起動後
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 --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-r20-cv/yolo11:latest \
python web_detection.py --model_path model/yolo11n.hef --video_path video/test.mp4http://<R20_IP>:8000を開いてWebプレビューを表示します。イメージにはモジュールソース、デモ動画、HailoRT Python wheel、および以下に示すHEFファイルが含まれています。
libhailort.soバインドマウントは意図的にホストから取得されます。ファームウェアが4.23.0でない場合は、両方のパスをhailortcli fw-control identifyで報告されたバージョンに置き換えてください。メジャー・マイナーバージョンが異なる場合はイメージを再ビルドしてください。
USBカメラモード
bash
sudo docker run --rm --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-r20-cv/yolo11:latest \
python web_detection.py --model_path model/yolo11n.hef --camera_id 0HEFバリアントの切り替え
別の--model_pathを渡してイメージのデフォルトを上書きします：
bash
sudo docker run --rm --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-r20-cv/yolo11:latest \
python web_detection.py --model_path model/yolo11s.hef --video_path video/test.mp4HEFファイル
| HEF | サイズ | 備考 |
|---|---|---|
yolo11n.hef | 5.18 MB | デフォルトYOLO11モデル |
yolo11s.hef | 19.25 MB | バランス型YOLO11モデル |
yolo11m.hef | 38.88 MB | 大規模YOLO11モデル |
REST API
予測エンドポイント：
text
POST http://<R20_IP>:8000/api/models/yolo11/predict画像リクエストの例：
bash
curl -X POST "http://<R20_IP>:8000/api/models/yolo11/predict" \
-F "file=@test.jpg"共通サービスエンドポイント：
| エンドポイント | メソッド | 目的 |
|---|---|---|
/ | GET | WebプレビューUI |
/api/models/yolo11/predict | POST | アップロードされた画像/動画または現在のフレームからの単一フレーム推論 |
/api/video_feed | GET | MJPEGプレビューストリーム |
/api/config | GET / POST | ランタイムしきい値の読み取りまたは更新 |
/api/video/upload | POST | オフライン分析用の動画をアップロード |
/api/video/analyze | POST | オフライン分析を開始 |
/api/video/status | GET | 分析の進行状況をポーリング |
/api/video/list | GET | アップロードおよび処理済み動画の一覧表示 |
/api/video/download/{filename} | GET | 処理済み出力をダウンロード |
開発ノート
- ソースモジュール:
src/rpi5_hailo8_yolov11/ - Dockerfile:
docker/hailo8/yolo11.dockerfile - メインサービス:
web_detection.pyはHailoRT推論、後処理、MJPEGプレビュー、REST予測、オフライン動画分析をラップします。 - カスタムHEFに差し替える場合は、出力レイアウトをモジュールの後処理コードと互換性のあるものにするか、
post_process_hailo()を更新してください。