YOLO-NAS sigue activo: entrenar, validar y exportar con LibreYOLO
YOLO-NAS sigue siendo un detector útil. Su proyecto original, SuperGradients, publicó por última vez la versión 3.7.1 en abril de 2024. LibreYOLO mantiene la predicción, el entrenamiento, la validación y la exportación del modelo.
from libreyolo import LibreYOLO
model = LibreYOLO("LibreYOLONASs.pt")
result = model("image.jpg", save=True)
print(result.boxes.xyxy)
LibreYOLO admite los tamaños S, M y L para detección, además de pose. Los checkpoints se descargan de la CDN pública de Deci con nombres como LibreYOLONASs.pt. LibreYOLO no aloja ninguno de ellos, y siguen aplicándose las condiciones no comerciales de Deci. SuperGradients fija la versión de PyTorch entre la 1.9 y la 1.13; LibreYOLO requiere la 2.4 o una posterior. La exportación para detección incluye ONNX, TorchScript, OpenVINO, NCNN, TFLite, Paddle, MNN, ExecuTorch y Core AI. CoreML no es compatible.
Para entrenar sin un checkpoint de Deci:
from libreyolo import LibreYOLONAS
model = LibreYOLONAS(None, size="s")
model.train(data="my-dataset.yaml", imgsz=640, batch=16)
También planeamos entrenar YOLO-NAS desde cero con COCO y publicar esos pesos.
Instálalo con pip install libreyolo. La documentación de YOLO-NAS incluye los detalles del modelo. También puedes leer el artículo más extenso sobre la alternativa a SuperGradients.