RT-DETR sans Ultralytics : utiliser RT-DETR, v2 et v4 sous Apache-2.0
Exécutez et affinez RT-DETR, RT-DETRv2 et RT-DETRv4 avec des poids Apache-2.0 dans une bibliothèque MIT : une API pour predict, train, val et export.
Tutoriels et analyses approfondies sur l'exécution de modèles de détection avec LibreYOLO.
Exécutez et affinez RT-DETR, RT-DETRv2 et RT-DETRv4 avec des poids Apache-2.0 dans une bibliothèque MIT : une API pour predict, train, val et export.
Résultats RF100-VL mesurant la généralisation de YOLOv9, YOLOX, YOLO-NAS, EdgeCrafter et RF-DETR sur 100 datasets réels après fine-tuning.
Exécutez, entraînez, validez et exportez YOLO-NAS avec LibreYOLO. SuperGradients a publié sa dernière version en avril 2024. Nous prévoyons d'entraîner de nouveaux poids à partir de zéro pour nous affranchir de la licence de Deci.
RF100-VL mesure la capacité d'un détecteur à s'adapter à de nouveaux datasets par fine-tuning après un pré-entraînement sur COCO. RF-DETR et YOLO-NAS obtiennent de meilleurs scores que YOLOv8. Découvrez comment lancer les deux avec LibreYOLO.
Guide sourcé de 69 entreprises Edge AI et écosystèmes NPU : puces, SDK, artefacts, quantification et prise en charge documentée de la vision par ordinateur et de YOLO.
Exécutez la prédiction, la validation et l'export d'EfficientDet D0-D4 avec l'API de détection d'objets de LibreYOLO.
Le dépôt original Facebook Research DETR est archivé. Exécutez quatre variantes officielles de DETR avec LibreYOLO.
Le dépôt officiel de MiDaS est archivé. Exécutez ses modèles de profondeur Small et DPT-Large avec LibreYOLO.
La dernière version de MMYOLO date de 2023. Exécutez des détecteurs pris en charge comme RTMDet via l'API directe de LibreYOLO.
Effectuez l'upscaling d'images avec Real-ESRGAN en 2x et 4x via LibreYOLO, y compris l'inférence par tuiles pour les grandes images.
SuperGradients n'a plus publié de version depuis le rachat de Deci par NVIDIA en 2024. LibreYOLO est une alternative maintenue qui exécute les mêmes poids YOLO-NAS : prédiction, entraînement et export avec une API sous licence MIT.
La dernière version de YOLOX date de 2022. Exécutez, entraînez, validez et exportez YOLOX avec l'API LibreYOLO.
La carte complète des licences YOLO en 2026 : de YOLOv1 à YOLOv13, YOLO26, YOLO-World et YOLOE, dépôts d'origine et réécritures permissives, avec liens vers les publications et GitHub, et ce que vous pouvez réellement livrer dans un produit commercial.
Google a renommé TensorFlow Lite en LiteRT en septembre 2024. Même runtime, mêmes fichiers .tflite, rien ne casse. Voici pourquoi ce changement a eu lieu, ce qui a réellement changé et comment exporter un modèle LibreYOLO vers ce format.
Les conférences, articles de blog et discussions de la communauté qui mentionnent LibreYOLO sur le Web, de CVPR 2026 à Hacker News et r/computervision.
YOLOv5, YOLOv8, YOLO11 et YOLO26 sont distribués sous AGPL-3.0 : ils ne sont donc pas gratuits pour un usage commercial en code fermé. Voici ce que la licence exige réellement, version par version, et l'alternative sous licence MIT.
Un guide pratique des meilleures alternatives open source à Ultralytics YOLO en 2026 : licences, tâches couvertes, limites de déploiement et place de LibreYOLO, la bibliothèque YOLO sous licence MIT la plus complète.
Lors de CVPR 2026 à Denver, une équipe de Jabra et de l'IT University of Copenhagen a utilisé LibreYOLOXs comme modèle d'exemple dans son tutoriel « Edge AI in Action », en le faisant tourner sur Hailo-8L et Snapdragon.
RTMDet est l'un des détecteurs les plus rapides et exacts. L'installation officielle échoue avec toute version de PyTorch publiée au cours des deux dernières années. Voici l'alternative.
Depth Anything V2 produit des cartes de profondeur monoculaires parmi les meilleures. Voici comment le lancer en deux lignes avec LibreYOLO.