CV / YOLO26

YOLO26-seg

reComputer R Series (CM5 + Hailo-10H)

YOLO26 セグメンテーションモデル（n/s/m/l/x-seg）。reComputer R Series + Hailo-8 または Hailo-10H 対応。

371 ダウンロード

サイズ

6.0 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。

プラットフォーム

サイズ

推論エンジン

はじめる

デプロイ

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo-yolo26n-seg \
  --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/yolo26n_seg:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26n_seg.hef --video_path video/test.mp4

モデル詳細

reComputer CM5 + Hailo-10H

YOLO26-seg を reComputer CM5 + Hailo-10H で実行

YOLO26n/s/m/l-seg モデルは、HailoRT を介して Hailo-10H 上で実行されます。one2one CPU デコード（DFL + top-k + プロトタイプマスク合成）により、80 の COCO クラスのインスタンスマスクとボックスを出力します。

モデル情報

バリアント	入力	同梱 HEF	コンテナイメージ
YOLO26n-seg	640×640×3 RGB	6.0 MB	`yolo26n_seg`
YOLO26s-seg	640×640×3 RGB	17.5 MB	`yolo26s_seg`
YOLO26m-seg	640×640×3 RGB	27.0 MiB（28.3 MB）	`yolo26m_seg`
YOLO26l-seg	640×640×3 RGB	38.3 MiB（40.1 MB）	`yolo26l_seg`

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
アクセラレータ	Hailo-10H、`/dev/hailo0`
ランタイム	HailoRT 5.1.1
OS	Raspberry Pi OS Bookworm、aarch64

bash

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

# After reboot
hailortcli fw-control identify
ls /dev/hailo0

デモ動画で実行

モデルのバリアントに対応するコマンドを選択してください。

YOLO26n-seg

bash

sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  --name cm5-hailo-yolo26n-seg \
  -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/yolo26n_seg:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26n_seg.hef --video_path video/test.mp4

YOLO26s-seg

bash

sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  --name cm5-hailo-yolo26s-seg \
  -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/yolo26s_seg:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26s_seg.hef --video_path video/test.mp4

YOLO26m-seg

bash

sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  --name cm5-hailo-yolo26m-seg \
  -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/yolo26m_seg:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26m_seg.hef --video_path video/test.mp4

YOLO26l-seg

bash

sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  --name cm5-hailo-yolo26l-seg \
  -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/yolo26l_seg:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26l_seg.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。MJPEG ストリームは /api/video_feed を使用します。

REST API

バリアントごとに個別のエンドポイントがあります：

バリアント	エンドポイント
YOLO26n-seg	`POST /api/models/yolo26n_seg/predict`
YOLO26s-seg	`POST /api/models/yolo26s_seg/predict`
YOLO26m-seg	`POST /api/models/yolo26m_seg/predict`
YOLO26l-seg	`POST /api/models/yolo26l_seg/predict`

例：

bash

curl -X POST "http://<Board_IP>:8000/api/models/yolo26n_seg/predict" \
  -F "file=@test.jpg"

レスポンスの predictions エントリには box、confidence、class_id フィールドが含まれます。

開発情報

バリアント	ソース	Dockerfile
YOLO26n-seg	`src/hailo10h_yolo26n_seg/`	`docker/hailo10h/yolo26n_seg.dockerfile`
YOLO26s-seg	`src/hailo10h_yolo26s_seg/`	`docker/hailo10h/yolo26s_seg.dockerfile`
YOLO26m-seg	`src/hailo10h_yolo26m_seg/`	`docker/hailo10h/yolo26m_seg.dockerfile`
YOLO26l-seg	`src/hailo10h_yolo26l_seg/`	`docker/hailo10h/yolo26l_seg.dockerfile`

入力と出力

入力: 画像（640x640 RGB）。出力: バウンディングボックス + インスタンスマスク（COCO 80クラス）。