PP-LiteSeg
PP-LiteSeg assigns a semantic class to each pixel using an STDC backbone and a fusion decoder.
- Aufgaben
- semantic segmentation
- Installation
pip install libreyolo- Supportstufe
- Unterstützt, seit v1.6.0. Ergänzende trainierbare Modelle: Die CI bleibt grün, Funktionen kommen bei Gelegenheit hinzu.
- Lizenzen
- Code MIT, Gewichte Apache-2.0. Kommerzielle Nutzung
Install
pip install "libreyolo"Predict
from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibrePPLiteSegt50-sem.pt", device="cpu")result = model(SAMPLE_IMAGE)print(result.semantic_mask)The t50 and b50 variants evaluate at (512, 1024); t75 and b75 evaluate at (768, 1536). Dimensions are (height, width).
Train
Training defaults to 800 epochs, batch 8 and amp=False. The default crop is (512, 1024) for t50/b50 and (768, 768) for t75/b75. Validation keeps the native rectangle. The recipe combines cross-entropy, Dice and edge losses with auxiliary heads.
Dataset setup describes the required training data.
from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibrePPLiteSegt50-sem.pt", device="cpu")# Semantic segmentation dataset YAML: images plus single-channel class-ID masks.model.train(data="path/to/your/semantic.yaml", epochs=1, device="cpu", workers=0)Validate
from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibrePPLiteSegt50-sem.pt", device="cpu")# Semantic segmentation dataset YAML with 19 Cityscapes classes, like cityscapes.yaml.metrics = model.val(data="path/to/your/semantic.yaml", workers=0)print(metrics)Use the dataset format for this task. Validation explains the dataset requirements and returned metrics.
Export
| Aufgabe | ONNX | TorchScript | ExecuTorch | TensorRT | OpenVINO | Paddle | MNN | RKNN | ncnn | TFLite | CoreML | Core AI |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Semantic segmentation | Semantic segmentation to ONNX: unterstützt | Semantic segmentation to TorchScript: unterstützt | Semantic segmentation to ExecuTorch: nicht unterstützt | Semantic segmentation to TensorRT: unterstützt | Semantic segmentation to OpenVINO: unterstützt | Semantic segmentation to Paddle: nicht unterstützt | Semantic segmentation to MNN: nicht unterstützt | Semantic segmentation to RKNN: nicht unterstützt | Semantic segmentation to ncnn: nicht unterstützt | Semantic segmentation to TFLite: nicht unterstützt | Semantic segmentation to CoreML: nicht unterstützt | Semantic segmentation to Core AI: nicht unterstützt |
from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibrePPLiteSegt50-sem.pt", device="cpu")model.export(format="onnx")Export setup lists format dependencies and loading exported artifacts.
Checkpoints
| Datei | Lizenz der Gewichte |
|---|---|
| Semantic segmentation | |
| LibrePPLiteSegt50-sem.pt | apache-2.0 |
| LibrePPLiteSegb50-sem.pt | apache-2.0 |
| LibrePPLiteSegt75-sem.pt | apache-2.0 |
| LibrePPLiteSegb75-sem.pt | apache-2.0 |
Jede oben aufgeführte Datei ist heute in der LibreYOLO-Organisation verfügbar und wird bei der ersten Verwendung heruntergeladen.
Licensing
Prüfe die Lizenz im Hugging-Face-Repository der konkreten Gewichte, die du herunterlädst. Jeder Checkpoint in der LibreYOLO-Organisation hat eine Lizenz, und sie ist innerhalb einer Familie nicht immer gleich. Dieses Repository ist die maßgebliche Quelle. Die Zusammenfassung unten beschreibt den Stand bei der letzten Verifizierung dieser Seite.
Dies ist eine Beschreibung der beteiligten Lizenzen und keine Rechtsberatung. Wenn die Antwort kommerziell relevant ist, lies die Lizenzen selbst und hole eigenen Rechtsrat ein.
- Originalarbeit
- PP-LiteSeg, PaddlePaddle
- Upstream-Lizenz
- Apache-2.0
- Upstream-Quelle
- github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg
- LibreYOLO-Code
- MIT
- Gewichte
- Apache-2.0, erneut unter huggingface.co/LibreYOLO veröffentlicht
- Einordnung
- The upstream implementation declares Apache-2.0. The STDC backbone also carries its original MIT attribution. The released checkpoints are converted from the Deci-AI/super-gradients Cityscapes artifacts; SuperGradients is released under Apache-2.0 and grants separate weight licenses only for YOLO-NAS, so these checkpoints carry Apache-2.0.
