← 模型

CV / YOLO26

YOLO26-seg

reComputer R Series (CM5 + Hailo-10H)

YOLO26 分割模型（n/s/m/l/x-seg），适用于 reComputer R Series + Hailo-8 或 Hailo-10H。

371 次下载
大小
6.0 MB
内存
4GB+
精度
Hailo HEF / HailoRT

选择你正在使用的设备，设置指南和文档将相应更新。

快速开始

部署
sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo-yolo26n-seg \
  --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/yolo26n_seg:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26n_seg.hef --video_path video/test.mp4

模型详情

reComputer CM5 + Hailo-10H

YOLO26-seg 在 reComputer CM5 + Hailo-10H 上运行

YOLO26n/s/m/l-seg 模型通过 HailoRT 在 Hailo-10H 上运行。one2one CPU 解码（DFL + top-k + 原型掩码组装）为 80 个 COCO 类别输出实例掩码和边界框。

模型信息

变体输入打包 HEF容器镜像
YOLO26n-seg640×640×3 RGB6.0 MByolo26n_seg
YOLO26s-seg640×640×3 RGB17.5 MByolo26s_seg
YOLO26m-seg640×640×3 RGB27.0 MiB（28.3 MB）yolo26m_seg
YOLO26l-seg640×640×3 RGB38.3 MiB（40.1 MB）yolo26l_seg

硬件与主机设置

项目值
开发板树莓派 CM5
加速器Hailo-10H，/dev/hailo0
运行时HailoRT 5.1.1
操作系统Raspberry Pi OS Bookworm，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

请选择与模型变体对应的命令。

YOLO26n-seg

bash
sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  --name cm5-hailo-yolo26n-seg \
  -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/yolo26n_seg:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26n_seg.hef --video_path video/test.mp4

YOLO26s-seg

bash
sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  --name cm5-hailo-yolo26s-seg \
  -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/yolo26s_seg:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26s_seg.hef --video_path video/test.mp4

YOLO26m-seg

bash
sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  --name cm5-hailo-yolo26m-seg \
  -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/yolo26m_seg:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26m_seg.hef --video_path video/test.mp4

YOLO26l-seg

bash
sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  --name cm5-hailo-yolo26l-seg \
  -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/yolo26l_seg:latest \
  python web_detection.py --model_path model/yolo26l_seg.hef --video_path video/test.mp4

打开 http://<Board_IP>:8000 查看 Web 预览。MJPEG 流使用 /api/video_feed。

REST API

每个变体有独立的端点：

变体端点
YOLO26n-segPOST /api/models/yolo26n_seg/predict
YOLO26s-segPOST /api/models/yolo26s_seg/predict
YOLO26m-segPOST /api/models/yolo26m_seg/predict
YOLO26l-segPOST /api/models/yolo26l_seg/predict

示例：

bash
curl -X POST "http://<Board_IP>:8000/api/models/yolo26n_seg/predict" \
  -F "file=@test.jpg"

响应中的 predictions 条目包含 box、confidence 和 class_id 字段。

开发说明

变体源码Dockerfile
YOLO26n-segsrc/hailo10h_yolo26n_seg/docker/hailo10h/yolo26n_seg.dockerfile
YOLO26s-segsrc/hailo10h_yolo26s_seg/docker/hailo10h/yolo26s_seg.dockerfile
YOLO26m-segsrc/hailo10h_yolo26m_seg/docker/hailo10h/yolo26m_seg.dockerfile
YOLO26l-segsrc/hailo10h_yolo26l_seg/docker/hailo10h/yolo26l_seg.dockerfile

输入与输出

输入：图像（640x640 RGB）。输出：边界框和实例掩码（COCO 80 类）。