Semua artikel

LibreYOLO: Disebut di CVPR 2026, Hacker News, dan Komunitas YOLO

Xuban

Halaman ini terus diperbarui. Sesekali LibreYOLO muncul di suatu tempat: tutorial konferensi, blog perbandingan, atau utas Reddit. Halaman ini mengumpulkan semua penyebutan tersebut di satu tempat. Isinya diperbarui saat ada penyebutan baru, jadi silakan berkunjung lagi.

Jika Anda pernah menulis tentang LibreYOLO, menggunakannya dalam sebuah talk, atau menemukannya di tempat yang belum kami ketahui, kami ingin menambahkannya. Buka issue di GitHub atau hubungi kami.

Talk dan konferensi

  • CVPR 2026, "Edge AI in Action: Mastering On-Device Inference" (slide). Tim dari Jabra dan IT University of Copenhagen memilih LibreYOLOXs sebagai model contoh untuk tutorial inferensi edge mereka di Denver, dan menjalankannya pada Hailo-8L serta Snapdragon. Kami mengulas kisah lengkapnya di sini: LibreYOLO tampil di CVPR 2026.

Dalam produksi

  • Morgan Rural Tech (situs). Perusahaan agtech Queensland ini membangun alat deteksi hewan berbasis AI dan alat lain untuk operasi pedesaan. Di footer situsnya, mereka mencantumkan LibreYOLO di bagian "Technologies We Work With", bersama TensorRT untuk deteksi objek.

Blog dan perbandingan

  • Lightly, "Best Ultralytics Alternatives in 2026" (artikel). Lightly mencantumkan LibreYOLO sebagai salah satu alternatif teratas, menyoroti lisensi MIT sebagai "the most permissive option on this list" dan API train() / predict() / val() / export() yang familier sehingga migrasi mudah dilakukan.

Di Hacker News

Saat "An Introduction to YOLO26" dari Roboflow mencapai halaman utama Hacker News, seseorang merekomendasikan LibreYOLO di kolom komentar sebagai alternatif dengan lisensi yang bersih: "there are today many more alternatives with better license. Here is a good meta repo for object detection with different model variants." Komunitas memberikan banyak suara positif pada komentar itu hingga berada di posisi teratas utas. Setelah itu, banyak pembaca mengikuti tautan dan memberi bintang pada repositori. Baca komentarnya di sini: An Introduction to YOLO26 di Hacker News.

Komunitas di Reddit

Kami mengumumkan rilis LibreYOLO di r/computervision, dan tanggapannya luar biasa. Dari tiga utas di bawah ini, totalnya lebih dari 90.000 tayangan, lebih dari 500 suara positif, dan lebih dari 110 komentar dari orang-orang yang senang akhirnya memiliki opsi berlisensi MIT yang permisif. Unggahan tersebut dari kami, tetapi komentarnya berasal dari komunitas, dan mereka menyampaikannya dengan lebih baik daripada kami. Silakan baca:

Media sosial

  • Hitesh Choudhary, edukator developer dan YouTuber, membagikan LibreYOLO kepada audiensnya: di LinkedIn dan di X.
  • Katsuya Hyodo (PINTO0309), research engineer dan maintainer PINTO model zoo yang banyak digunakan, menyebut LibreYOLO di X.

Coba

pip install libreyolo

from libreyolo import LibreYOLO

model = LibreYOLO("LibreYOLOXs.pt")
model.predict("image.jpg")

LibreYOLO berlisensi MIT, berjalan di Linux, Mac, dan Windows, serta berfungsi pada GPU, Apple Silicon, dan CPU biasa tanpa perubahan kode. Satu API mendukung YOLOX, RF-DETR, D-FINE, DEIM, YOLO-NAS, segmentasi, pose, kedalaman, dan lainnya.

Beri bintang di GitHub: github.com/LibreYOLO/libreyolo | Dokumentasi: libreyolo.com/docs