CV / YOLACT

YOLACT-RegNetX-1.6GF

reComputer R Series (CM5 + Hailo-10H)

在搭载 Hailo-8 或 Hailo-10H 的 reComputer R Series 上进行实时实例分割（COCO 80 类，掩膜与检测框）。

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4GB+

精度

Hailo HEF / HailoRT

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平台

推理引擎

快速开始

部署

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo10h-yolact-1-6gf \
  --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/yolact_regnetx_1_6gf:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolact_regnetx_1_6gf.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/yolact_regnetx_1_6gf/predict" \
  -F "file=@test.jpg"

Python

import requests

response = requests.post(
    "http://<Board_IP>:8000/api/models/yolact_regnetx_1_6gf/predict",
    files={"file": open("test.jpg", "rb")},
    timeout=30,
)
print(response.json())

模型详情

reComputer R Series (CM5 + Hailo-10H)

在 reComputer R Series (CM5 + Hailo-10H) 上运行 YOLACT-RegNetX-1.6GF

YOLACT（UC Davis）通过 HailoRT 5.1.1 在 Hailo-10H 上执行实时实例分割，为 COCO 80 类边界框中的各个目标生成掩码。HEF 暴露 16 个原始输出头，所有解码均在主机 CPU 上执行。

模型信息

属性	值
架构	YOLACT (You Only Look At CoefficienTs), RegNetX-1.6GF 骨干网络
任务	实例分割
输入	512x512x3 RGB (normalize_in_net ImageNet RGB mean/std)
输出	16 个输出头：proto（128x128x32）+ 5 个尺度 x {bbox, mask coeffs, conf}
先验框	49,104 个锚框（9/单元，特征图 64/32/16/8/4）
类别数	80 (COCO)
参数量	30.09M
运算量	125.34G
HEF	Hailo Model Zoo v5.4.0, Hailo-10H (38.9 MB)

硬件与主机设置

项目	值
开发板	配备 Raspberry Pi CM5 的 reComputer R Series
加速器	Hailo-10H 通过 PCIe 连接，设备为 `/dev/hailo0`
主机驱动	`hailo-h10-all` apt 软件包
运行时	HailoRT 5.1.1
容器内 Python	3.13, aarch64

bash

sudo apt update
sudo apt install hailo-h10-all -y
sudo reboot

# After reboot
hailortcli fw-control identify
ls /dev/hailo0

使用演示视频运行

bash

sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo10h-yolact-1-6gf \
  --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/yolact_regnetx_1_6gf:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolact_regnetx_1_6gf.hef --video_path video/test.mp4

打开 http://<Board_IP>:8000 查看网页预览（MJPEG 流上叠加彩色实例掩码）。

REST API

bash

curl -X POST "http://<Board_IP>:8000/api/models/yolact_regnetx_1_6gf/predict"   -F "file=@test.jpg"

端点	方法	用途
`/api/models/yolact_regnetx_1_6gf/predict`	POST	边界框、置信度、掩码面积（JSON）
`/api/video_feed`	GET	带掩码的 MJPEG 预览流

实现说明

CPU 后处理（meta_arch=yolact）：49,104 个锚框 → SSD 解码 → Fast NMS → sigmoid(proto @ coeffs^T) 掩码组装；基于 Model Zoo 的 instance_segmentation_postprocessing.py 移植为 numpy 实现。
执行器是 HailoRT 5.1.1 的多输出 FLOAT32 封装（16 个输出头）；首次推理按 SOP 验收清单打印每个输出头的值域。
normalize_in_net 使用 ImageNet RGB；应用输入原始 uint8 RGB 数据。
预处理：直接双线性缩放至 512x512（不做 letterbox，不填充）。

开发说明

源码模块: src/hailo10h_yolact_regnetx_1_6gf/
Dockerfile: docker/hailo10h/yolact_regnetx_1_6gf.dockerfile
容器: ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo10h-cv/yolact_regnetx_1_6gf:latest
系列：YOLACT（变体：regnetx_800mf / regnetx_1.6gf）

输入与输出

Input: image, video, or USB camera frame. Output: COCO 80-class boxes with confidences, per-object mask pixel areas, and an MJPEG preview with colored instance masks.