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CV / YOLOv10

YOLOv10

YOLOv10 Nano 目标检测 HEF，适用于 reComputer R Series + Hailo-8。

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大小
7.36 MB
内存
4GB+
精度
RKNN / Hailo HEF

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快速开始

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

快速开始

1. 安装 Docker

在开发板上运行以下命令安装 Docker：

bash
# 下载安装脚本
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
# 使用阿里云镜像源安装
sudo sh get-docker.sh --mirror Aliyun
# 启动 Docker 并设置开机自启
sudo systemctl enable docker
sudo systemctl start docker

2. 运行项目（单条命令，双模式预览）

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

步骤 A：拉取镜像

bash
sudo docker pull ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-cv/rk3588-yolov10:latest
sudo docker pull ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-cv/rk3576-yolov10:latest

步骤 B：一键运行

适用于 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.mp4

适用于 RK3588：

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。

🔌 API 文档

1. 模型推理接口（Predict）

端点： POST /api/models/yolov10/predict

请求参数（Multipart/Form-Data）：

  • file: 可选的待检测图像文件。
  • video: 可选 MP4 文件。
  • timestamp: 可选的视频时间戳（秒）；默认为第一帧。
  • realtime: 可选布尔值；没有上传文件时使用活动摄像头或本地视频帧。
  • conf: 可选的请求级置信度阈值；默认为 0.25。
  • iou: 为兼容标准接口而接受，但 YOLOv10 的无 NMS 后处理不会使用该参数。

使用示例：

bash
curl -X POST "http://<BOARD_IP>:8000/api/models/yolov10/predict" \
  -F "file=@bus.jpg" -F "conf=0.25"

响应示例：

响应格式（JSON）：

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}
}

2. 系统配置接口（Config）

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。

3. 命令行参数

参数默认值说明
--platform必填rk3576 或 rk3588。
--model_path必填YOLOv10n 或 YOLOv10s RKNN 文件。
--camera_id1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_pathCOCO 标签可选的替换类别列表。
--host / --port0.0.0.0 / 8000服务地址和端口。

实时视频流接口（Video Feed）

获取带标注的最新 MJPEG 视频流，用于浏览器预览：

  • 端点: GET /api/video_feed
  • 示例用法: <img src="http://<BOARD_IP>:8000/api/video_feed">

🛠️ 开发者指南（生产环境建议）

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。