Détection d'objets.
100 % sous licence MIT.
Rendre YOLO à nouveau accessible, comme ses créateurs l'ont toujours voulu. Un moteur moderne sous licence MIT pour entraîner et déployer de la détection d'objets de pointe.
1 from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE 2 3 model = LibreYOLO("LibreYOLOXs.pt") 4 results = model(SAMPLE_IMAGE, save=True)
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La meilleure façon d'aider est de mettre une étoile au dépôt. Si vous rencontrez un problème ou si vous avez une suggestion, ouvrez une issue, et les contributions de code sont les bienvenues.
Les questions, les plantages à l'entraînement et les nouveautés de chaque version se discutent sur r/LibreYOLO. Passez dire bonjour.
Une bibliothèque, tout le flux de travail
Entraînez, validez, exportez et déployez des modèles de détection depuis un seul paquet permissif sous licence MIT.
Vraiment MIT
Aucune AGPL dans toute la chaîne de dépendances. Utilisez-le dans des produits à code fermé, du SaaS, des systèmes embarqués.
Une API, trois architectures
YOLOX, YOLOv9 et RF-DETR derrière un seul appel LibreYOLO(). Architecture, taille et nombre de classes détectés automatiquement à partir des poids.
Tout est inclus
N'importe quel format d'entrée : chemins, URL, PIL, NumPy, OpenCV, tenseurs, octets. Inférence par tuiles pour les grandes images. Téléchargement automatique des poids depuis HuggingFace.
Entraîner
Faites du fine-tuning sur vos propres datasets YOLO ou COCO, avec augmentation de données intégrée, précision mixte et early stopping. Reprenez depuis n'importe quel checkpoint.
Valider
Évaluation au standard COCO avec mAP50, mAP50-95, précision et rappel, sur COCO ou sur vos propres datasets. Métriques par classe et matrice de confusion d'office.
Exporter et déployer
Export ONNX en une ligne, avec métadonnées intégrées pour un déploiement sans friction.
Ce que dit la communauté
“You have my hearty support for this. I'll be so happy when there is a good, community maintained, MIT licensed alternative to Ultralytics.”
u/Covered_in_bees_
“You have my hearty support for this. I'll be so happy when there is a good, community maintained, MIT licensed alternative to Ultralytics.”
u/Covered_in_bees_
“This is so cool bro. If I see some place I can contribute, I will definitely do so!”
u/FedStan
“This looks like a really good project, and I hope you are able to realize the full vision you seem to have for it. Very exciting.”
u/CalmBet
LibreYOLO représente un travail énorme. Des messages comme ceux-ci nous font avancer.
Commencez à construire aujourd'hui
$ pip install libreyolo