YOLO-NAS wird weiter gepflegt: Vorhersage, Training und Export mit LibreYOLO
YOLO-NAS ist weiterhin ein nützlicher Detektor. Das ursprüngliche Zuhause des Modells, SuperGradients, veröffentlichte zuletzt im April 2024 die Version 3.7.1. LibreYOLO pflegt die Unterstützung für Vorhersage, Training, Validierung und Export.
from libreyolo import LibreYOLO
model = LibreYOLO("LibreYOLONASs.pt")
result = model("image.jpg", save=True)
print(result.boxes.xyxy)
LibreYOLO unterstützt S, M und L für die Objekterkennung sowie Pose-Schätzung. Checkpoints werden unter Namen wie LibreYOLONASs.pt von Decis öffentlichem CDN heruntergeladen. LibreYOLO hostet sie nicht, und Decis nicht-kommerzielle Bedingungen gelten weiterhin. SuperGradients legt PyTorch auf Versionen zwischen 1.9 und 1.13 fest; LibreYOLO erfordert Version 2.4 oder neuer. Der Export für die Objekterkennung unterstützt ONNX, TorchScript, OpenVINO, NCNN, TFLite, Paddle, MNN, ExecuTorch und Core AI. CoreML wird nicht unterstützt.
So trainierst du ohne einen Deci-Checkpoint:
from libreyolo import LibreYOLONAS
model = LibreYOLONAS(None, size="s")
model.train(data="my-dataset.yaml", imgsz=640, batch=16)
Wir planen außerdem, YOLO-NAS von Grund auf neu mit COCO zu trainieren und diese Gewichte zu veröffentlichen.
Installiere die Bibliothek mit pip install libreyolo. In der YOLO-NAS-Dokumentation findest du die Modelldetails. Außerdem gibt es einen ausführlicheren Artikel zur SuperGradients-Alternative.