CV / LightFace

LightFace Slim

reComputer R Series（Hailo-8 / Hailo-10H，HailoRT）上的超轻量人脸检测（0.26M 参数）。

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内存

4GB+

精度

Hailo HEF

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平台

推理引擎

快速开始

部署

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo8-lightface \
  --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/lightface_slim:latest \
  python web_detection.py --model_path model/lightface_slim.hef --video_path video/test.mp4

REST API

使用 REST API 进行推理。复制以下命令。

Curl

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

Python

import requests

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

模型详情

reComputer R Series (CM5 + Hailo-8)

reComputer R 系列（CM5 + Hailo-8）上的 LightFace Slim

超轻量人脸检测（0.26M 参数）在 Hailo-8 上经 HailoRT 4.23 运行。HEF 输出 SSD 风格的原始分支头（无片上 NMS）：主机侧生成 4,420 个锚点，完成 SSD 框解码（方差 10/5）、背景/人脸 logits 的 softmax、阈值筛选与贪心 NMS。

本页面向 reComputer R 系列（CM5 + Hailo-8），使用 PCIe 接口的 Hailo-8 加速器。

模型信息

属性	值
架构	Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB（SSD 结构，stride 8/16/32/64）
任务	人脸检测（单类 "face"，WIDER FACE）
输入	240×320×3（应用侧送入 uint8 BGR；mean 127 / std 128 已编译进 HEF）
输出	8 个原始分支头：4 个尺度 × {框增量、背景 + 人脸 logits}
解码	主机侧 SSD 解码（方差 10/5）+ softmax + 贪心 NMS（`meta_arch=retinaface`）
参数量	0.26M
运算量	0.16G
参考 mAP	39.71（WIDER FACE，全精度，Hailo Model Zoo；非本板实测）
许可	MIT（Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB）
来源	Hailo Model Zoo

硬件与宿主环境

项目	值
主板	reComputer R 系列，搭载 Raspberry Pi CM5
加速器	Hailo-8（PCIe），设备节点 `/dev/hailo0`
运行时	HailoRT 4.23.x（宿主与容器的主.次版本必须一致）
容器内 Python	3.11，aarch64

bash

sudo apt update
sudo apt install hailort hailort-pcie-driver python3-hailort
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

直接安装 hailort hailort-pcie-driver python3-hailort，不要用 hailo-all （它可能拉到 Hailo-10H / HailoRT 5.x 的包）。

使用内置演示视频运行

bash

sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  --name cm5-hailo8-lightface \
  -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/lightface_slim:latest \
  python web_detection.py --model_path model/lightface_slim.hef --video_path video/test.mp4

USB 摄像头模式

bash

sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  --name cm5-hailo8-lightface \
  -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/lightface_slim:latest \
  python web_detection.py --model_path model/lightface_slim.hef --camera_id 0

浏览器打开 http://<Board_IP>:8000 查看 Web 预览。

HEF 文件

HEF	大小	说明
`lightface_slim.hef`	1,907,332 字节	Hailo Model Zoo v2.19.0 的 Hailo-8 构建；8 个原始分支头

来源：

text

https://hailo-model-zoo.s3.eu-west-2.amazonaws.com/ModelZoo/Compiled/v2.19.0/hailo8/lightface_slim.hef

SHA256：e448c0f692f9e907bb7328fc2305ced4d3569f1e0aa26d44439d1a6f003e9314

REST API

text

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

bash

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

返回示例（box 为原图像素坐标 [x1, y1, x2, y2]）：

json

{
  "predictions": [
    {"box": [220, 156, 260, 196], "confidence": 0.98}
  ]
}

接口	方法	说明
`/`	GET	Web 预览界面
`/api/models/lightface_slim/predict`	POST	人脸框（JSON）
`/api/video_feed`	GET	MJPEG 预览流
`/api/config`	GET / POST	置信度 / IoU 阈值

实现说明

锚点集来自 zoo 配置：steps 8/16/32/64，min_sizes [10,16,24] / [32,48] / [64,96] / [128,192,256] → 4,420 个锚点。
预览置信度阈值 0.5；zoo 评估使用 0.1 与 NMS IoU 0.3。
图像按等比缩放并在右侧/底部补 0，与 zoo 的人脸检测预处理一致。

开发说明

源码：src/rpi5_hailo8_lightface_slim/
Dockerfile：docker/hailo8/lightface_slim.dockerfile
验证记录：src/rpi5_hailo8_lightface_slim/TEST_REPORT.md

输入与输出

Input: image (240x320 RGB). Output: face bounding boxes with confidence scores.