Licences

Code propre à LibreYOLO

La bibliothèque est sous licence MIT. Celle-ci couvre l'API Python, la CLI, les programmes d'entraînement, de validation et d'exportation, les chargeurs de datasets et les scripts de conversion du répertoire weights/. Vous pouvez l'utiliser dans un produit commercial ou propriétaire. Conservez la mention de droit d'auteur et le texte de la licence avec toute copie redistribuée, et vos obligations s'arrêtent là.

Cette autorisation se limite au code. Le fichier LICENSE l'énonce clairement :

Ces licences varient et ne sont pas toutes permissives : certains poids publiés sont réservés à un usage non commercial ou font l'objet d'autres restrictions, et cette licence MIT ne s'étend pas à eux. Choisir un modèle, c'est choisir sa licence.

Code amont, par famille

La plupart des familles sont des portages de travaux de recherche publiés, et plusieurs intègrent directement du code source amont. Un fichier ainsi intégré conserve sa mention de droit d'auteur et sa licence d'origine. La licence MIT ne les remplace pas, et LibreYOLO ne place pas le travail d'autrui sous une autre licence. Apache-2.0 et BSD-3-Clause sont les deux licences les plus fréquentes.

Apache-2.0 couvre la lignée DETR et une grande partie des travaux sur les Transformers : DETR de Meta AI (FAIR), Deformable DETR de SenseTime, LW-DETR de Baidu, OV-DEIM de Leilei Wang et ses coauteurs, l'implémentation de SegFormer que LibreYOLO porte depuis Hugging Face Transformers, PP-OCRv5 des auteurs de PaddlePaddle, SwinIR du Computer Vision Lab de l'ETH Zurich et Depth Anything 3 de ByteDance Seed. Cette licence couvre aussi les classificateurs dérivés de timm par Ross Wightman et les contributeurs de timm, notamment ResNet, DeiT, EfficientNetV2, MobileNetV4 et Swin. Le nom de leurs modules reproduit celui de timm afin que ses tenseurs ImageNet se chargent sans modification.

BSD-3-Clause couvre tout ce qui est dérivé de torchvision : Faster R-CNN, Mask R-CNN, FCOS, RetinaNet, SSD300, AlexNet, VGG, FCN et DeepLabv3.

MIT couvre un groupe plus restreint, notamment NAFNet de Megvii, CenterNet de Xingyi Zhou et YOLOv7 tel que republié par ses propres auteurs, Kin-Yiu Wong et Hao-Tang Tsui, chez MultimediaTechLab. Les familles YOLOv1 à YOLOv4 reproduisent des architectures du projet Darknet de Joseph Redmon et, pour YOLOv4, d'Alexey Bochkovskiy. Darknet appartient au domaine public et n'impose donc aucune obligation.

Un sous-arbre inclus n'est pas régi par une licence open source. La famille DEIMv2 contient le code du backbone DINOv3 de Meta Platforms, soumis au DINOv3 License Agreement, une licence personnalisée non reconnue par l'OSI. Toute redistribution de ce code doit être accompagnée d'une copie de cet accord. Celui-ci interdit aussi les utilisations liées aux activités soumises à l'ITAR, aux objectifs militaires ou guerriers, aux industries nucléaires, à l'espionnage et au développement d'armes. Ces conditions ne s'appliquent qu'à ce sous-arbre.

Deux fichiers du dépôt donnent une vue complète. NOTICE recense chaque sous-arbre tiers inclus, avec son chemin, son fichier de licence et sa source amont. THIRD_PARTY_NOTICES.txt répertorie les projets amont dont LibreYOLO est dérivé et reproduit intégralement le texte de chaque licence.

Poids, par checkpoint

Aucun fichier de poids pré-entraînés n'est inclus dans le paquet. Les checkpoints publiés sont hébergés sur Hugging Face par l'organisation LibreYOLO, et chaque dépôt contient son propre fichier LICENSE ainsi que l'attribution correspondant au projet d'origine des poids.

Ce dépôt constitue la source faisant autorité pour les conditions applicables, et non cette page, la page du modèle ou le résumé dans l'arborescence des sources. Consultez checkpoints et poids pour connaître le nommage des fichiers et leur lieu de téléchargement.

Les licences diffèrent d'une famille à l'autre, mais aussi entre les fichiers d'une même famille. Voici deux exemples de ce second cas :

• Les checkpoints COCO de YOLO9 sont sous licence MIT. LibreYOLO9P2s-visdrone.pt, entraîné sur VisDrone2019-DET, est sous licence CC BY-NC-SA 3.0, qui interdit l'usage commercial.
• Les checkpoints de détection RF-DETR sont sous licence Apache-2.0. Les checkpoints de boîtes orientées sont sous licence CC BY 4.0, car ils ont été affinés sur un dataset Roboflow Universe publié sous CC BY 4.0 et les poids conservent l'exigence d'attribution de ce dataset.

L'éventail est plus large encore entre les familles, et plusieurs checkpoints publiés ne peuvent pas être utilisés dans un produit commercial :

• SegFormer illustre le plus clairement la séparation entre les deux niveaux. Son implémentation est un portage sous licence Apache-2.0 du code de Hugging Face Transformers. Les checkpoints ADE20K publiés sont convertis depuis la version de NVIDIA sous NVIDIA Source Code License. Cette licence autorise la redistribution, mais limite l'utilisation à la recherche ou à l'évaluation non commerciale et étend cette restriction aux œuvres dérivées. Ces checkpoints ne sont pas couverts par les conditions permissives de LibreYOLO.
• Les checkpoints OV-DEIM sont sous licence CC BY-NC 4.0, comme l'a confirmé l'auteur amont. Chaque prédiction charge également la tour de texte MobileCLIP-B(LT) d'Apple, dont la licence réserve l'usage à la recherche, une condition plus stricte que celle du checkpoint lui-même.
• Le code de SenseNova-Vision est sous licence Apache-2.0 et ses poids sous licence CC BY-NC 4.0. Le chargeur affiche l'avis d'utilisation non commerciale avant chaque téléchargement automatique.

Certaines familles ne possèdent aucun checkpoint hébergé par LibreYOLO, ce que leur ligne Poids indique. SAM 3 est soumis à autorisation sur Hugging Face selon la licence SAM personnalisée de Meta et se télécharge directement depuis Meta. Les ressources publiées par MiDaS sont récupérées depuis les URL officielles et leur hachage est vérifié, au lieu d'être réhébergées. Dome-DETR renvoie vers la source amont, car les métadonnées de sa fiche de modèle ne précisent aucune licence, tandis que son texte revendique Apache-2.0 tout en réservant l'utilisation à la recherche universitaire. Ces affirmations sont contradictoires. Les architectures TEED et DexiNed sont sous licence MIT, mais les checkpoints publiés par leurs auteurs ont été entraînés sur BIPED, dont les conditions interdisent l'usage commercial. LibreYOLO ne les inclut donc pas et ne les télécharge pas automatiquement.

Plusieurs checkpoints torchvision n'ont pas de fichier de licence propre. LibreYOLO les reproduit sous la licence employée par le projet qui les publie, précise sur chaque fiche de modèle que ce fondement est implicite plutôt qu'accordé par checkpoint, et reprend l'avertissement de torchvision selon lequel les conditions des modèles pré-entraînés peuvent découler des données d'entraînement.

Trouver les conditions d'un modèle

La page du modèle comporte dans son en-tête une ligne Licences, sous la forme Code X, poids Y, qui renvoie à la section Licences de la page. Cette section indique le travail original et ses auteurs, la licence amont, la source amont, la licence du code LibreYOLO, les poids et une interprétation des usages autorisés. Sur la même page, le tableau Checkpoints comporte une colonne Licence des poids, avec une ligne par fichier publié. Les conditions mixtes d'une famille sont donc présentées fichier par fichier.

Toutes ces informations sont rendues depuis les mêmes données que celles contrôlées par la bibliothèque. C'est pourquoi cette page ne les reproduit pas sous forme de tableau. Une matrice de licences saisie à la main devient erronée au cours d'une seule version, et une erreur ici coûte cher.

Dans l'arborescence des sources, les équivalents sont NOTICE pour le code inclus, THIRD_PARTY_NOTICES.txt pour les projets amont et le texte de leurs licences, et weights/LICENSE_NOTICE.txt pour un résumé par famille des checkpoints publiés.

Vérifiez ensuite le dépôt Hugging Face du fichier précis que vous vous apprêtez à télécharger. Il fait autorité et peut changer sans que la page de documentation soit modifiée.

Usage commercial

Le code pose rarement problème. MIT, Apache-2.0 et BSD-3-Clause autorisent toutes l'utilisation commerciale et propriétaire. Chacune exige de conserver son texte de licence et ses avis d'attribution avec les copies redistribuées. Apache-2.0 accorde en outre une licence de brevet, et aucune ne pose de condition sur le code de votre propre application.

Les produits achoppent plutôt sur les checkpoints. Un checkpoint réservé à un usage non commercial le reste, aussi permissif que soit le code qui l'entoure, et la conversion du fichier ne change pas ses conditions applicables, comme l'indique directement weights/LICENSE_NOTICE.txt. Un artefact ONNX ou TensorRT construit à partir d'un checkpoint restreint hérite de cette restriction.

Lorsqu'une licence étend sa restriction aux œuvres dérivées, comme le fait la NVIDIA Source Code License, le fine-tuning ne permet pas non plus d'y échapper. En revanche, vous pouvez entraîner la même architecture depuis zéro sur des données que vous avez le droit d'utiliser : le code est permissif, le modèle que vous entraînez vous appartient et les conditions du checkpoint pré-entraîné n'interviennent jamais. La page SegFormer le précise pour ses propres poids. Lisez la ligne Interprétation de la page de chaque famille que vous envisagez de distribuer.

Tranchez la question de la licence au moment de choisir le modèle, pas lors de sa livraison. Lisez les conditions du fichier effectivement téléchargé, car une famille peut proposer côte à côte un checkpoint permissif et un autre soumis à des restrictions.

Absence de conseil juridique

Cette page décrit les licences concernées. Il s'agit d'une description, pas d'un conseil juridique, et elle n'apporte aucune garantie. Si la réponse a des conséquences commerciales, lisez vous-même les licences et consultez votre propre conseiller.