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CV / YOLO26

YOLO26-seg

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

136 ダウンロード
サイズ
27.0 MB (Hailo-10H) / 33.7 MB (Hailo-8)
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 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

モデル詳細

reComputer R Series (CM5 + Hailo-8)

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

YOLO26m-seg と 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、yolo26m_seg と yolo26x_seg のコンパイル済みビルドのみが提供されており、n/s 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
YOLO26m-seg640×640×3 RGB33.7 MByolo26m_seg
YOLO26x-seg640×640×3 RGB61.9 MByolo26x_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 Python3.11、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

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/predictPOSTボックス、クラス、信頼度（JSON）
/api/models/yolo26x_seg/predictPOSTボックス、クラス、信頼度（JSON）
/api/video_feedGETマスク付き MJPEG プレビューストリーム
/api/configGET / POST信頼度しきい値
/api/video/upload + /api/video/analyzePOST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-segsrc/rpi5_hailo8_yolo26m_seg/docker/hailo8/yolo26m_seg.dockerfileghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo8-cv/yolo26m_seg:latest
YOLO26x-segsrc/rpi5_hailo8_yolo26x_seg/docker/hailo8/yolo26x_seg.dockerfileghcr.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）。