PP-YOLOE

PP-YOLOE is an anchor-free object detector with detection training and class-head resizing.

Task
detection
Ukuran
s, m, l, x at 640 px
Instalasi
pip install libreyolo
Tier dukungan
Didukung, sejak v1.6.0. Model pendukung yang dapat dilatih: CI dijaga tetap lulus, fitur ditambahkan saat ada kesempatan.
Lisensi
Kode MIT, bobot No separate artifact grant recorded. Penggunaan komersial

Install

bash
pip install "libreyolo"

Predict

Python
from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibrePPYOLOEs.pt", device="cpu")result = model(SAMPLE_IMAGE)print(result.boxes)

Released weights download from the source CDN with a pinned SHA-256 check. The constructor also accepts a local upstream checkpoint. The four sizes are s, m, l and x.

Train

Training uses ATSS assignment before switching to task-aligned assignment. static_assigner_epochs defaults to 30% of the requested epochs. A new class count rebuilds the class-prediction layers. AMP defaults to False.

Dataset setup describes the required training data.

Python
from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibrePPYOLOEs.pt", device="cpu")# coco8 is a small YOLO-format detection dataset that downloads automatically.model.train(data="coco8.yaml", epochs=1, device="cpu", workers=0)

Validate

Python
from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibrePPYOLOEs.pt", device="cpu")metrics = model.val(data="coco8.yaml", workers=0)print(metrics)

Use the dataset format for this task. Validation explains the dataset requirements and returned metrics.

Export

TaskONNXTorchScriptExecuTorchTensorRTOpenVINOPaddleMNNRKNNncnnTFLiteCoreMLCore AI
DetectionDetection to ONNX: didukungDetection to TorchScript: didukungDetection to ExecuTorch: didukungDetection to TensorRT: didukungDetection to OpenVINO: didukungDetection to Paddle: tidak didukungDetection to MNN: tidak didukungDetection to RKNN: tidak didukungDetection to ncnn: didukungDetection to TFLite: tidak didukungDetection to CoreML: tidak didukungDetection to Core AI: tidak didukung
Python
from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibrePPYOLOEs.pt", device="cpu")model.export(format="onnx")

Export setup lists format dependencies and loading exported artifacts.

Licensing

Periksa lisensi di repositori Hugging Face untuk bobot tertentu yang diunduh. Setiap checkpoint di organisasi LibreYOLO memiliki lisensi, dan lisensinya tidak selalu sama dalam satu family. Repositori tersebut adalah sumber resmi. Ringkasan di bawah menjelaskan ketentuan yang berlaku saat halaman ini terakhir diverifikasi.

Ini adalah deskripsi lisensi yang terlibat, bukan nasihat hukum. Jika jawabannya penting secara komersial, baca sendiri lisensinya dan mintalah nasihat dari penasihat hukum Anda.

Karya asli
PP-YOLOE, PaddlePaddle
Lisensi upstream
Apache-2.0
Kode LibreYOLO
MIT
Bobot
No separate artifact grant recorded, didistribusikan oleh penulisnya. LibreYOLO tidak menghosting atau mencerminkannya.
Interpretasi
The upstream source is Apache-2.0. Pretrained artifacts download from the source CDN; a separate checkpoint license grant has not been recorded.

Diverifikasi dengan LibreYOLO v1.6.0. Tabel dukungan, checkpoint, dan angka benchmark di halaman ini dihasilkan dari library yang telah dirilis dan bobot yang dipublikasikan, bukan ditulis manual.

Arsitektur PP-YOLOE

Pilih varian atau ikhtisar keluarga, lalu pilih blok untuk melihat detail. Buka diagram lengkap untuk memperbesar atau mengunduh SVG dan PNG. Diagram menggunakan bahasa Inggris.