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CV / YOLOv5

YOLOv5

YOLOv5n/s/m物体検出モデル。reComputer RK3588/RK3576（RKNN）とreComputer Rシリーズ + Hailo-8 / Hailo-10Hに対応。

223 ダウンロード
サイズ
~5.1MB
メモリ
1GB+
精度
INT8 / Hailo HEF

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 rk3588-yolov5n \
  --privileged \
  --net=host \
  -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
  -e RKNN_LOG_LEVEL=0 \
  --device /dev/video0:/dev/video0 \
  --device /dev/dri/renderD128:/dev/dri/renderD128 \
  -v /proc/device-tree/compatible:/proc/device-tree/compatible \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-cv/rk3588-yolov5:latest \
  python3 web_detection.py --model_path model/yolov5n.rknn --video video/test.mp4

モデル詳細

reComputer R Series (CM5 + Hailo-8)

YOLOv5（reComputer Rシリーズ CM5 + Hailo対応）

YOLOv5物体検出（CM5およびPCIe Hailo-8アクセラレータ搭載reComputer Rシリーズ向けパッケージ）。

このページはreComputer-R20-CV内のrpi5_hailo8_yolov5/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
OSRaspberry Pi OS Bookworm, aarch64
ホストドライバhailo-all aptパッケージ
検証済みHailoRT4.23.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/yolov5:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolov5s.hef --video_path video/test.mp4

http://<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/yolov5:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolov5s.hef --camera_id 0

HEF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/yolov5:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolov5m.hef --video_path video/test.mp4

HEFファイル

HEFサイズ備考
yolov5n.hef3.44 MBNano YOLOv5モデル
yolov5s.hef13.71 MBデフォルトYOLOv5モデル
yolov5m.hef39.96 MBバランス型YOLOv5モデル

REST API

予測エンドポイント：

text
POST http://<R20_IP>:8000/api/models/yolov5/predict

画像リクエストの例：

bash
curl -X POST "http://<R20_IP>:8000/api/models/yolov5/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
/GETWebプレビューUI
/api/models/yolov5/predictPOST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_feedGETMJPEGプレビューストリーム
/api/configGET / POSTランタイムしきい値の読み取りまたは更新
/api/video/uploadPOSTオフライン分析用の動画をアップロード
/api/video/analyzePOSTオフライン分析を開始
/api/video/statusGET分析の進行状況をポーリング
/api/video/listGET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_yolov5/
  • Dockerfile: docker/hailo8/yolov5.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。