CV / YOLOv10
YOLOv10
YOLOv10n 是轻量级 YOLOv10 检测器,集成在 R20 HailoRT 演示中。
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7.36 MB内存
4GB+精度
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部署
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-yolov10:latest \
python3 web_detection.py --platform rk3576 --model_path model/yolov10n.rknn --video_path video/test.mp4模型详情
reComputer RK在 reComputer RK3576 和 RK3588 上运行 YOLOv10
此 RKNN 部署来自 reComputer-RK-CV 中的 YOLOv10 模块。它实现了模型端到端、无 NMS 的两阶段 Top-K 后处理。
模型信息
| 属性 | 值 |
|---|---|
| 任务 | COCO 80 类目标检测 |
| 输入 | 640 x 640,进行 letterbox 并从 BGR 转换为 RGB |
| 变体 | yolov10n.rknn, yolov10s.rknn |
| 默认值 | model/yolov10n.rknn |
| 后处理 | 端到端、无 NMS 的 Top-K 选择 |
运行服务
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-yolov10:latest \
python3 web_detection.py --platform rk3576 \
--model_path model/yolov10n.rknn --video_path video/test.mp4RK3588
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-yolov10:latest \
python3 web_detection.py --platform rk3588 \
--model_path model/yolov10n.rknn --video_path video/test.mp4使用 --model_path model/yolov10s.rknn 选择 YOLOv10s。将视频参数替换为 --camera_id -1 可启用仅上传模式。
启动参数
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
--platform | 必填 | rk3576 或 rk3588。 |
--model_path | 必填 | YOLOv10n 或 YOLOv10s RKNN 文件。 |
--camera_id | 1 | 摄像头索引;-1 禁用采集。 |
--video_path | 无 | 循环播放的本地 MP4;优先级高于摄像头。 |
--class_path | COCO 标签 | 可选的替换类别列表。 |
--host / --port | 0.0.0.0 / 8000 | 服务地址和端口。 |
REST API
端点: POST /api/models/yolov10/predict
bash
curl -X POST "http://<BOARD_IP>:8000/api/models/yolov10/predict" \
-F "file=@bus.jpg" -F "conf=0.25"响应示例:
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}
}为兼容标准检测服务,API 接受 iou,但 YOLOv10 的无 NMS 后处理不会使用它。GET/POST /api/config 中的全局置信度设置适用于预览和离线分析。
服务还提供健康检查、MJPEG、视频上传、异步分析、状态、列表和下载端点。运行时文件默认写入 workspace/。替换模型必须保持 web_detection.py 中无 NMS 解码器所需的输入尺寸和输出张量。
本地构建
bash
docker build -f docker/rk3576/yolov10.dockerfile \
-t rk3576-yolov10:local src/rk3576_yolov10
docker build -f docker/rk3588/yolov10.dockerfile \
-t rk3588-yolov10:local src/rk3588_yolov10输入与输出
输入:图像、视频或 USB 摄像头画面。输出:检测框、类别、置信度和带标注的 MJPEG 预览。