CV / YOLOX

YOLOX

YOLOX COCO object detection on reComputer RK3576, RK3588, and CM5 with Hailo-8 or Hailo-10H.

34 ダウンロード

精度

RKNN / 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。

プラットフォーム

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推論エンジン

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デプロイ

sudo docker run --rm --privileged --net=host --device /dev/dri/renderD128:/dev/dri/renderD128 \
  -v /proc/device-tree/compatible:/proc/device-tree/compatible:ro \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-cv/rk3576-yolox:latest \
  python3 web_detection.py --platform rk3576 --model_path model/yolox_s.rknn \
  --class_path model/coco_80_labels_list.txt --video_path video/test.mp4

REST API

REST API を使用して推論を実行します。以下のコマンドをコピーしてください。

Curl

curl http://localhost:8080/v1/chat/completions -d '{
  "model": "yolox-rknn",
  "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
}'

Python

import requests

resp = requests.post(
    "http://localhost:8080/v1/chat/completions",
    json={"model": "yolox-rknn", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]},
)
print(resp.json())

モデル詳細

reComputer RK

クイックスタート

1. Docker のインストール

開発ボードで次のコマンドを実行して Docker をインストールします：

bash

# Docker
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
# Aliyun
sudo sh get-docker.sh --mirror Aliyun
# systemd
sudo systemctl enable docker
sudo systemctl start docker

2. プロジェクトの実行（1コマンド、デュアルモードプレビュー）

このページはreComputer-RK-CVのYOLOXサービスを基にしています。ランタイムはRKNN推論、YOLOXブランチデコード、物体らしさ/クラススコア融合、クラス対応NMSを実行します。

モデル情報

プロパティ	値
タスク	COCO 80クラス物体検出
入力	`640 x 640`のレターボックスRGB
バリアント	`yolox_s.rknn`, `yolox_m.rknn`
デフォルト	`model/yolox_s.rknn`
ラベル	`model/coco_80_labels_list.txt`

ステップ A：イメージをプル

bash

sudo docker pull ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-cv/rk3588-yolox:latest
sudo docker pull ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-cv/rk3576-yolox:latest

ステップ B：ワンクリックで実行

** RK3576：**

bash

sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  --device /dev/dri/renderD128:/dev/dri/renderD128 \
  -v /proc/device-tree/compatible:/proc/device-tree/compatible:ro \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-cv/rk3576-yolox:latest \
  python3 web_detection.py --platform rk3576 \
  --model_path model/yolox_s.rknn \
  --class_path model/coco_80_labels_list.txt --video_path video/test.mp4

** RK3588：**

bash

sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  --device /dev/dri/renderD128:/dev/dri/renderD128 \
  -v /proc/device-tree/compatible:/proc/device-tree/compatible:ro \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-cv/rk3588-yolox:latest \
  python3 web_detection.py --platform rk3588 \
  --model_path model/yolox_s.rknn \
  --class_path model/coco_80_labels_list.txt --video_path video/test.mp4

中型バリアントにはmodel/yolox_m.rknnを使用します。モデルを切り替える際もクラスパス引数を残してください。http://<BOARD_IP>:8000または/docsを開きます。

🔌 API ドキュメント

1. モデル推論インターフェース（Predict）

エンドポイント： POST /api/models/yolox/predict

リクエストパラメータ（Multipart/Form-Data）：

file、video、timestamp、realtime、conf、iouを指定できます。しきい値のデフォルトは0.25と0.45です。

使用例：

bash

curl -X POST "http://<BOARD_IP>:8000/api/models/yolox/predict" \
  -F "file=@bus.jpg" -F "conf=0.25" -F "iou=0.45"

レスポンス形式（JSON）：

json

{
  "success": true,
  "source": "uploaded image",
  "predictions": [
    {
      "class": "bus",
      "confidence": 0.91,
      "box": {"x1": 100, "y1": 120, "x2": 520, "y2": 430}
    }
  ],
  "image": {"width": 640, "height": 480}
}

2. システム設定インターフェース（Config）

サービスは画像、アップロード動画フレーム、現在の入力ソースのリクエストを受け付けます。GET/POST /api/configはobj_threshとnms_threshを制御し、リクエスト単位のconfとiouが上書きします。ヘルス、MJPEG、動画アップロード、非同期解析、状態、一覧、ダウンロードの各エンドポイントもあります。

入力はレターボックスされ、RGBへ変換され、ブランチごとにデコードされ、物体らしさ/クラススコア融合とクラス対応NMSで処理されます。置き換えるモデルは同梱YOLOXデコーダとクラス設定に一致する必要があります。

3. コマンドライン引数

引数	デフォルト	説明
`--platform`	必須	`rk3576`または`rk3588`。
`--model_path`	必須	YOLOX-SまたはYOLOX-MのRKNNファイル。
`--class_path`	パッケージ済みコマンドでは必須	COCOクラス名ファイル。
`--camera_id`	`1`	カメラインデックス。`-1`はアップロードのみを有効にします。
`--video_path`	なし	ループ再生するローカルMP4。カメラより優先されます。
`--host` / `--port`	`0.0.0.0` / `8000`	サービスアドレスとポート。

リアルタイム動画ストリーム（Video Feed）

ブラウザプレビュー用の最新の注釈付き MJPEG ストリームを取得します：

エンドポイント: GET /api/video_feed
使用例: <img src="http://<BOARD_IP>:8000/api/video_feed">

🛠️ 開発者ガイド（本番環境向け推奨事項）

ローカルでビルドする

bash

docker build -f docker/rk3576/yolox.dockerfile \
  -t rk3576-yolox:local src/rk3576_yolox

docker build -f docker/rk3588/yolox.dockerfile \
  -t rk3588-yolox:local src/rk3588_yolox

入力と出力

Input: image, video frame, or camera frame. Output: COCO classes, confidence scores, and boxes.