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reCamera の Web インターフェースでカスタム YOLO 検出モデルを変換してデプロイする

reCamera の Web 管理インターフェースには、クラウドベースのモデル変換機能が組み込まれています。YOLO 検出モデルを学習またはファインチューニングした後、TPU-MLIR や Docker などのモデル変換環境をローカルに構成することなく、ユーザーは ONNX モデルを直接アップロードしてエクスポートできます。

アップロード後、システムは ONNX モデルを reCamera 上で動作可能な .cvimodel 形式のモデルに自動的に変換します。モデル変換が成功すると、そのモデルを現在のデバイスに直接適用でき、Dashboard ページからリアルタイムの検出結果を確認できます。

機能概要​

reCamera の Web インターフェースを通じて、以下の操作を行うことができます：

  • 学習済みまたはファインチューニング済みの YOLO Detect ONNX モデルをアップロードする；
  • Seeed のクラウドサービスを利用してモデルを自動変換する；
  • ONNX モデルを reCamera がサポートする .cvimodel 形式に変換する；
  • 変換済みモデルファイルをダウンロードする；
  • モデルを現在の reCamera に直接適用する；
  • Dashboard 上でターゲット検出結果をリアルタイムにプレビューする。

この一連のプロセスでは、ユーザーがローカルにモデル変換ツールチェーンをインストールする必要がないため、カスタム物体検出モデルの迅速な検証とデプロイに適しています。

サポート範囲​

本機能は現在、主に YOLO シリーズの物体検出モデル（Detect）向けに設計されています。

アップロード前に、次の点を確認してください：

  • モデルが ONNX 形式でエクスポートされていること；
  • ONNX モデルが固定入力サイズを使用していること；
  • モデルがローカルの ONNX Runtime 環境で正常に実行できること。

本機能は主に YOLO Detect モデル向けです。分類、インスタンスセグメンテーション、姿勢推定、回転バウンディングボックス検出モデルなどは、異なる出力構造を使用している可能性があり、現在の変換プロセスでは直接デプロイできない場合があります。

ONNX モデルの準備​

まず、Ultralytics などの学習フレームワークを使用して YOLO モデルを学習またはファインチューニングし、その後モデルを ONNX 形式でエクスポートします。

ここでは Ultralytics YOLO を例に説明します：

yolo export \
  model=runs/detect/train/weights/best.pt \
  format=onnx \
  imgsz=640 \
  opset=17 \
  simplify=True
注記

tpu-mlir がサポートする最大 opset バージョンは 17 です。opset が 17 を超える ONNX モデルは、オンライン変換を完了できない場合があります。

エクスポート後、次のようなファイルが得られます：

best.onnx

アップロード前に、ONNX モデルをチェックすることを推奨します：

pip install model-inspect-tool

model-inspect

モデルが ONNX チェックに合格したら、reCamera にアップロードできます。

ステップ 1: モデル変換ページを開く​

ブラウザを使用して reCamera の Web 管理インターフェースにアクセスします。

左側のデバイス管理エリアで次を見つけます：

Model Conversion ページに入ると、アップロード済みまたは変換済みのモデルが表示されます。

ページ上のモデルでは、通常次の操作が提供されます：

  • Download 変換済みモデルをダウンロードする；
  • Use モデルを現在使用中のモデルとして設定する；
  • 削除ボタン：対応するモデルレコードを削除します。

ステップ 2: ONNX モデルをアップロードする​

ページ上の Upload Model ボタンをクリックし、ファイル選択ウィンドウで変換したい YOLO ONNX モデルを選択します。

ファイルを選択したら「Open」をクリックすると、モデルのアップロードが開始されます。

ステップ 3: クラウドでのモデル変換を待つ​

モデルがアップロードされると、reCamera は Seeed が提供するクラウドベースのモデル変換サービスを呼び出し、ONNX モデルを reCamera 上で動作可能な .cvimodel 形式に変換します。

変換処理中、モデルカードには現在の変換進行状況が表示されます。

変換中は、次の情報を確認できます：

  • モデル名；
  • アップロード時間；
  • 現在の変換進行状況；
  • Stop Model Conversion ボタン。

モデル変換が完了するまで、reCamera のネットワーク接続が安定していることを確認してください。

モデルのアップロードと変換にはクラウドサービスへのアクセスが必要です。デバイスがインターネットにアクセスできない場合や、ネットワーク接続が不安定な場合、モデル変換が失敗したり、特定の進行状況で長時間止まったままになることがあります。

ステップ 4: モデル変換完了を確認する​

変換が成功すると、モデルの右上に緑色の完了マークが表示され、同時に次のボタンが表示されます：

Download
Use

これは、クラウド側で ONNX から .cvimodel への変換が完了したことを示します。

モデルをダウンロードする​

Download をクリックすると、変換済みモデルをローカルコンピュータにダウンロードして保存できます。

ダウンロードしたファイルは、次の用途に使用できます：

  • モデルのバックアップ；
  • reCamera アプリケーションのカスタマイズ；
  • Node-RED のモデルノード；
  • C/C++ 推論プログラム；
  • その後のオフラインデプロイ。

モデルを使用する​

Use をクリックすると、このモデルが reCamera アプリケーションで現在使用される推論モデルとして設定されます。

モデルを適用すると、現在のモデル名は関連するモデルノードやプレビューページに同期されます。

リスト内に同名のモデルが複数存在する場合は、アップロード時間に基づいて使用するバージョンを判断できます。管理を容易にするため、アップロード前に person_detect_v1.onnx のようにバージョン情報を含むファイル名を使用することを推奨します。

ステップ 5: 現在の Node-RED フローをデプロイする​

モデルを選択した後、そのモデル設定を正式に有効にするには、現在の Node-RED フローをデプロイする必要があります。

ページ右上の Deploy ボタンをクリックします。

デプロイが完了すると、カメラノード、モデルノード、および Dashboard ページは新しい設定に従って動作します。

Use をクリックするだけでは、モデル選択の更新にとどまる場合があります。モデルの切り替えを完全に反映させるため、モデルを選択した後に再度 Deploy ボタンをクリックすることを推奨します。

ステップ 6: Dashboard プレビューページを開く​

デプロイが完了したら、ページ右上の Dashboard ボタンをクリックします。

その後、ブラウザはモデルプレビューとデバイス制御ページに移動します。

Preview エリアでは、次の内容を確認できます：

  • 現在使用中のモデル名；
  • IoU しきい値；
  • 信頼度しきい値；
  • ライブカメラ映像；
  • 物体検出のバウンディングボックス；
  • 検出カテゴリ名；
  • 検出信頼度。

例えば、人を検出した場合、画面には次のように表示されます：

ここで：

  • person は検出カテゴリを示します；
  • 91 は検出信頼度がおよそ 91% であることを示します。

よくある質問​

モデルが長時間変換中のまま進まない​

次の点を確認してください：

  1. reCamera は正常にインターネットへアクセスできますか？
  2. ONNX ファイルは完全にアップロードされていますか？
  3. モデルファイルが大きすぎませんか？
  4. ONNX モデルは正常にロードできますか？

あるいは、現在の変換タスクを停止して、再度アップロードすることもできます。

モデル変換が失敗する​

主な原因としては、次のようなものがあります：

  • ONNX モデルに現在サポートされていないオペレータが含まれている；
  • モデルが動的入力サイズを使用している；
  • モデルの出力構造がカスタマイズされている；
  • エクスポートされた ONNX のバージョンまたは Opset が非互換である；
  • モデルファイルが破損している。

モデルを再エクスポートし、固定入力サイズを優先して使用することを推奨します：

yolo export \
  model=best.pt \
  format=onnx \
  imgsz=640 \
  opset=17 \
  simplify=True \
  dynamic=False

Use をクリックしてもプレビュー結果が変わらない​

次の点を確認してください：

  1. モデルで Use ボタンをクリックしましたか；
  2. 右上の Deploy ボタンをクリックしましたか；
  3. Dashboard に表示されている Current Model は目的のモデルですか；
  4. モデルノードは動作していますか；
  5. カメラノードとモデルノードは正しく接続されていますか。

必要に応じて、フローを再デプロイするか、Dashboard ページをリフレッシュしてください。

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