CV / FCN ResNet

FCN8 ResNet-18

reComputer R Series (CM5 + Hailo-10H)

FCN-8s met een ResNet-18-backbone voor semantische segmentatie op reComputer R Series met Hailo-10H.

29 downloads

Grootte

9.2 MB

Geheugen

4GB+

Precisie

Hailo HEF / HailoRT

Kies het apparaat dat je gebruikt. De installatiehandleiding en documentatie worden dienovereenkomstig bijgewerkt.

Platform

Inferentie-engine

Aan de slag

Implementeren

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo-fcn8-resnet \
  --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/fcn8_resnet_v1_18:latest \
  python web_detection.py --model_path model/fcn8_resnet_v1_18.hef --video_path video/test.mp4

REST API

Gebruik de REST API om inferentie uit te voeren. Kopieer de onderstaande commando's.

Curl

curl -X POST "http://<Board_IP>:8000/api/models/fcn8_resnet/predict" \
  -F "file=@test.jpg"

Python

import requests

resp = requests.post(
    "http://<Board_IP>:8000/api/models/fcn8_resnet/predict",
    files={"file": open("test.jpg", "rb")},
    timeout=30,
)
print(resp.json())

Modeldetails

FCN8 ResNet-18 op reComputer R Series (CM5 + Hailo-10H)

FCN-8s (volledig convolutioneel netwerk) met ResNet-18-backbone voor semantische segmentatie draait via HailoRT op Hailo-10H.

Deze pagina is bedoeld voor reComputer R Series (CM5 + Hailo-10H) met een PCIe-Hailo-10H-versneller.

Modelinformatie

Eigenschap	Waarde
Architectuur	FCN-8s + ResNet-18
Taak	Semantische segmentatie
Invoer	1024×1920×3 RGB
Uitvoer	1024×1920-klassenmasker (19 klassen)
Parameters	11.20M
mIoU (Cityscapes)	69.2% (hardware)
Bron	Hailo Model Zoo

Cityscapes-klassen

ID	Klasse	ID	Klasse	ID	Klasse
0	weg	7	verkeersbord	14	vrachtwagen
1	stoep	8	vegetatie	15	bus
2	gebouw	9	terrein	16	trein
3	muur	10	lucht	17	motorfiets
4	hek	11	persoon	18	fiets
5	paal	12	berijder
6	verkeerslicht	13	auto

Hardware- en hostinstellingen

Onderdeel	Waarde
Bord	reComputer R Series met Raspberry Pi CM5
Versneller	Hailo-10H via PCIe, beschikbaar als `/dev/hailo0`
Besturingssysteem	Raspberry Pi OS Bookworm, aarch64
Hoststuurprogramma	apt-pakket `hailo-h10-all`

bash

sudo apt update
sudo apt install hailo-h10-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

Uitvoeren met demovideo

bash

sudo docker run --rm --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/fcn8_resnet_v1_18:latest \
  python web_detection.py --model_path model/fcn8_resnet_v1_18.hef --video_path video/test.mp4

Open http://<Board_IP>:8000 voor het webvoorbeeld. Het image bevat de modulebroncode, demovideo, HailoRT Python-wheel en de hieronder vermelde HEF-bestanden.

USB-cameramodus

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.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/fcn8_resnet_v1_18:latest \
  python web_detection.py --model_path model/fcn8_resnet_v1_18.hef --camera_id 0

HEF-bestanden

HEF	Grootte	Opmerkingen
`fcn8_resnet_v1_18.hef`	9.2 MB	Model voor semantische segmentatie

REST-API

Voorspellingsendpoint:

text

POST http://<Board_IP>:8000/api/models/fcn8_resnet/predict

Voorbeeld van een afbeeldingsverzoek:

bash

curl -X POST "http://<Board_IP>:8000/api/models/fcn8_resnet/predict" \
  -F "file=@test.jpg"

Veelgebruikte service-endpoints:

Endpoint	Methode	Doel
`/`	GET	Webvoorbeeldinterface
`/api/models/fcn8_resnet/predict`	POST	Pixeldekking per klasse (JSON)
`/api/video_feed`	GET	MJPEG-voorbeeldstream

Ontwikkelnotities

Bronmodule: src/hailo10h_fcn8_resnet_v1_18/
Dockerfile: docker/hailo10h/fcn8_resnet_v1_18.dockerfile
Hoofdservice: web_detection.py bundelt HailoRT-inferentie, nabewerking, MJPEG-voorbeeld en REST-voorspelling.

Invoer en uitvoer

Input: image (1024x1920 RGB). Output: 19-class semantic segmentation mask (Cityscapes).