RT-DETR sin Ultralytics: RT-DETR, v2 y v4 con licencia Apache-2.0
Ejecuta y ajusta RT-DETR, RT-DETRv2 y RT-DETRv4 con pesos Apache-2.0 en una biblioteca MIT: una API para predict, train, val y export.
Tutoriales y análisis a fondo sobre cómo ejecutar modelos de detección con LibreYOLO.
Ejecuta y ajusta RT-DETR, RT-DETRv2 y RT-DETRv4 con pesos Apache-2.0 en una biblioteca MIT: una API para predict, train, val y export.
Resultados de RF100-VL que miden cómo generalizan YOLOv9, YOLOX, YOLO-NAS, EdgeCrafter y RF-DETR en 100 datasets del mundo real después del fine-tuning.
Ejecuta, entrena, valida y exporta YOLO-NAS con LibreYOLO. SuperGradients publicó su última versión en abril de 2024. Planeamos entrenar nuevos pesos desde cero para prescindir de la licencia de Deci.
RF100-VL mide cómo se adapta un detector mediante fine-tuning fuera de COCO. RF-DETR y YOLO-NAS superan a YOLOv8. Aprende a ejecutar ambos con LibreYOLO.
Guía documentada de 69 empresas y ecosistemas de NPU para Edge AI: chips, SDK, artefactos, cuantización y compatibilidad documentada con visión artificial y YOLO.
Ejecuta predicciones, validaciones y exportaciones de EfficientDet D0-D4 con la API de detección de objetos de LibreYOLO.
El repositorio original de Facebook Research DETR está archivado. Ejecuta cuatro variantes oficiales de DETR con LibreYOLO.
El repositorio oficial de MiDaS está archivado. Ejecuta sus modelos de profundidad Small y DPT-Large con LibreYOLO.
La última versión de MMYOLO es de 2023. Ejecuta detectores compatibles como RTMDet mediante la API directa de LibreYOLO.
Ejecuta el escalado de imágenes 2x y 4x de Real-ESRGAN con LibreYOLO, incluida la inferencia por teselas para imágenes grandes.
SuperGradients dejó de publicar versiones tras la adquisición de Deci por NVIDIA en 2024. LibreYOLO es una alternativa mantenida que ejecuta los mismos pesos de YOLO-NAS: predice, entrena y exporta con una API bajo licencia MIT.
La última versión de YOLOX es de 2022. Ejecuta, entrena, valida y exporta YOLOX con la API de LibreYOLO.
El mapa completo de licencias de YOLO en 2026: de YOLOv1 a YOLOv13, YOLO26, YOLO-World y YOLOE, repositorios originales y reescrituras permisivas, con enlaces a los papers y a GitHub, y qué puedes incluir realmente en un producto comercial.
Google cambió el nombre de TensorFlow Lite a LiteRT en septiembre de 2024. Es el mismo runtime, los mismos archivos .tflite y nada deja de funcionar. Descubre por qué lo hicieron, qué cambió realmente y cómo exportar un modelo LibreYOLO a este formato.
Recopilación de charlas, publicaciones de blog y conversaciones de la comunidad que mencionan LibreYOLO en Internet, desde CVPR 2026 hasta Hacker News y r/computervision.
YOLOv5, YOLOv8, YOLO11 y YOLO26 se distribuyen bajo AGPL-3.0, así que no son gratis para uso comercial de código cerrado. Aquí explicamos qué exige realmente la licencia, versión por versión, y cuál es la alternativa con licencia MIT.
Guía práctica de las mejores alternativas de código abierto a Ultralytics YOLO en 2026: sus licencias, tareas compatibles y límites de despliegue, y el lugar que ocupa LibreYOLO, la biblioteca YOLO con licencia MIT más completa.
En CVPR 2026, en Denver, un equipo de Jabra y la IT University of Copenhagen usó LibreYOLOXs como modelo de ejemplo en su tutorial «Edge AI in Action» y lo ejecutó en Hailo-8L y Snapdragon.
RTMDet es uno de los detectores precisos más rápidos. La instalación oficial falla con cualquier versión de PyTorch publicada en los últimos dos años. Esta es la alternativa.
Depth Anything V2 ofrece estimación de profundidad monocular de última generación. Así puedes ejecutarlo en dos líneas con LibreYOLO.