CV / YOLO26

YOLO26-seg

reComputer R Series (CM5 + Hailo-8)

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。

379 ダウンロード

サイズ

23.4 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 pi5-hailo8-yolo26s-seg \
  --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/yolo26s_seg:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26s_seg.hef --video_path video/test.mp4

モデル詳細

reComputer R Series (CM5 + Hailo-8)

YOLO26-seg を reComputer R Series（CM5 + Hailo-8）で実行

YOLO26s-seg、YOLO26m-seg、YOLO26l-seg、YOLO26x-seg は、HailoRT 4.23 を介して Hailo-8 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。

reComputer Hailo-8 リポジトリでは現在、yolo26s_seg、yolo26m_seg、yolo26l_seg、yolo26x_seg のコンパイル済みビルドが提供されており、n バリアントは未公開です。

モデル情報

バリアント	入力	同梱 HEF	コンテナイメージ
YOLO26s-seg	640×640×3 RGB	23.4 MB	`yolo26s_seg`
YOLO26m-seg	640×640×3 RGB	33.7 MB	`yolo26m_seg`
YOLO26l-seg	640×640×3 RGB	44.1 MB	`yolo26l_seg`
YOLO26x-seg	640×640×3 RGB	61.9 MB	`yolo26x_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-8、PCIe 経由、`/dev/hailo0`
ランタイム	HailoRT 4.23.x（ホストとコンテナでメジャー.マイナーを一致させる必要あり）
コンテナ内 Python	3.11、aarch64

bash

sudo apt update
sudo apt install hailo-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

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。

YOLO26m-seg

bash

sudo docker run --rm \
  --name pi5-hailo8-yolo26m-seg \
  --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/yolo26m_seg:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26m_seg.hef --video_path video/test.mp4

http://<Board_IP>:8000 を開くと Web プレビュー（クラスごとに重ねたインスタンスマスク + 検出ボックス）を確認できます。

USB カメラモード

bash

sudo docker run --rm \
  --name pi5-hailo8-yolo26m-seg \
  --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/yolo26m_seg:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26m_seg.hef --camera_id 0

YOLO26x-seg

bash

sudo docker run --rm \
  --name pi5-hailo8-yolo26x-seg \
  --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/yolo26x_seg:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26x_seg.hef --video_path video/test.mp4

YOLO26s-seg

bash

sudo docker run --rm \
  --name pi5-hailo8-yolo26s-seg \
  --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/yolo26s_seg:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26s_seg.hef --video_path video/test.mp4

YOLO26l-seg

bash

sudo docker run --rm \
  --name pi5-hailo8-yolo26l-seg \
  --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/yolo26l_seg:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26l_seg.hef --video_path video/test.mp4

REST API

bash

curl -X POST "http://<Board_IP>:8000/api/models/yolo26m_seg/predict" \
  -F "file=@test.jpg"

エンドポイント	メソッド	用途
`/api/models/yolo26m_seg/predict`	POST	ボックス、クラス、信頼度（JSON）
`/api/models/yolo26s_seg/predict`	POST	ボックス、クラス、信頼度（JSON）
`/api/models/yolo26l_seg/predict`	POST	ボックス、クラス、信頼度（JSON）
`/api/models/yolo26x_seg/predict`	POST	ボックス、クラス、信頼度（JSON）
`/api/video_feed`	GET	マスク付き MJPEG プレビューストリーム
`/api/config`	GET / POST	信頼度しきい値
`/api/video/upload` + `/api/video/analyze`	POST	オフライン動画解析

開発情報

バリアント	ソース	Dockerfile	コンテナ
YOLO26m-seg	`src/rpi5_hailo8_yolo26m_seg/`	`docker/hailo8/yolo26m_seg.dockerfile`	`ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo8-cv/yolo26m_seg:latest`
YOLO26s-seg	`src/rpi5_hailo8_yolo26s_seg/`	`docker/hailo8/yolo26s_seg.dockerfile`	`ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo8-cv/yolo26s_seg:latest`
YOLO26l-seg	`src/rpi5_hailo8_yolo26l_seg/`	`docker/hailo8/yolo26l_seg.dockerfile`	`ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo8-cv/yolo26l_seg:latest`
YOLO26x-seg	`src/rpi5_hailo8_yolo26x_seg/`	`docker/hailo8/yolo26x_seg.dockerfile`	`ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo8-cv/yolo26x_seg:latest`

実行部は HailoRT 4.23 の InferVStreams ラッパー（one2one デコード）。
HEF：Hailo Model Zoo v2.19.0 の Hailo-8 ビルド。

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）。