PP-YOLOE

PP-YOLOE is an anchor-free object detector with detection training and class-head resizing.

Aufgaben: detection
Größen: s, m, l, x at 640 px
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 No separate artifact grant recorded. Kommerzielle Nutzung

Install

bash

pip install "libreyolo"

Predict

Python

from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibrePPYOLOEs.pt", device="cpu")result = model(SAMPLE_IMAGE)print(result.boxes)

Released weights download from the source CDN with a pinned SHA-256 check. The constructor also accepts a local upstream checkpoint. The four sizes are s, m, l and x.

Train

Training uses ATSS assignment before switching to task-aligned assignment. static_assigner_epochs defaults to 30% of the requested epochs. A new class count rebuilds the class-prediction layers. AMP defaults to False.

Dataset setup describes the required training data.

Python

from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibrePPYOLOEs.pt", device="cpu")# coco8 is a small YOLO-format detection dataset that downloads automatically.model.train(data="coco8.yaml", epochs=1, device="cpu", workers=0)

Validate

Python

from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibrePPYOLOEs.pt", device="cpu")metrics = model.val(data="coco8.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
Detection	Detection to ONNX: unterstützt	Detection to TorchScript: unterstützt	Detection to ExecuTorch: unterstützt	Detection to TensorRT: unterstützt	Detection to OpenVINO: unterstützt	Detection to Paddle: nicht unterstützt	Detection to MNN: nicht unterstützt	Detection to RKNN: nicht unterstützt	Detection to ncnn: unterstützt	Detection to TFLite: nicht unterstützt	Detection to CoreML: nicht unterstützt	Detection to Core AI: nicht unterstützt

Python

from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibrePPYOLOEs.pt", device="cpu")model.export(format="onnx")

Export setup lists format dependencies and loading exported artifacts.

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-YOLOE, PaddlePaddle
Upstream-Lizenz: Apache-2.0
Upstream-Quelle: github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection
LibreYOLO-Code: MIT
Gewichte: No separate artifact grant recorded, von den Autoren verbreitet. LibreYOLO hostet oder spiegelt sie nicht.
Einordnung: The upstream source is Apache-2.0. Pretrained artifacts download from the source CDN; a separate checkpoint license grant has not been recorded.

Install

Predict

Train

Validate

Export

Licensing

PP-YOLOE-Architektur