Objekterkennung.
100 % MIT-Lizenz.
YOLO wieder zugänglich machen, so wie es seine Erfinder immer gemeint haben. Eine moderne Engine unter MIT-Lizenz, um Objekterkennung auf dem Stand der Technik zu trainieren und auszurollen.
1 from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE 2 3 model = LibreYOLO("LibreYOLOXs.pt") 4 results = model(SAMPLE_IMAGE, save=True)
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Fragen, abgestürzte Trainings und Neuigkeiten zu jedem Release werden auf r/LibreYOLO besprochen. Schau vorbei und sag Hallo.
Eine Bibliothek, der ganze Workflow
Trainiere, validiere, exportiere und rolle Erkennungsmodelle aus, alles aus einem einzigen permissiven Paket unter MIT-Lizenz.
Wirklich MIT
Nirgendwo AGPL in der Abhängigkeitskette. Nutze es in Closed-Source-Produkten, in SaaS, in eingebetteten Systemen.
Eine API, drei Architekturen
YOLOX, YOLOv9 und RF-DETR hinter einem einzigen LibreYOLO()-Aufruf. Architektur, Größe und Klassenanzahl werden automatisch aus den Gewichten erkannt.
Alles schon dabei
Jedes Eingabeformat: Pfade, URLs, PIL, NumPy, OpenCV, Tensoren, Bytes. Gekachelte Inferenz für große Bilder. Automatischer Download der Gewichte von HuggingFace.
Trainieren
Mach Fine-Tuning auf eigenen Datensätzen im YOLO- oder COCO-Format, mit eingebauter Augmentierung, Mixed Precision und Early Stopping. Setze von jedem Checkpoint aus fort.
Validieren
Evaluierung nach COCO-Standard mit mAP50, mAP50-95, Precision und Recall, auf COCO oder auf eigenen Datensätzen. Metriken pro Klasse und Confusion-Matrix von Haus aus.
Exportieren und ausrollen
ONNX-Export in einer Zeile, mit eingebetteten Metadaten für ein reibungsloses Deployment.
Was die Community sagt
“You have my hearty support for this. I'll be so happy when there is a good, community maintained, MIT licensed alternative to Ultralytics.”
u/Covered_in_bees_
“You have my hearty support for this. I'll be so happy when there is a good, community maintained, MIT licensed alternative to Ultralytics.”
u/Covered_in_bees_
“This is so cool bro. If I see some place I can contribute, I will definitely do so!”
u/FedStan
“This looks like a really good project, and I hope you are able to realize the full vision you seem to have for it. Very exciting.”
u/CalmBet
LibreYOLO ist ein riesiger Aufwand. Nachrichten wie diese halten uns am Laufen.
Fang heute an zu bauen
$ pip install libreyolo