Rilevamento di oggetti.
100% licenza MIT.
Rendiamo YOLO di nuovo accessibile, come i suoi creatori hanno sempre voluto. Un motore moderno con licenza MIT per addestrare e mettere in produzione il rilevamento di oggetti allo stato dell'arte.
1 from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE 2 3 model = LibreYOLO("LibreYOLOXs.pt") 4 results = model(SAMPLE_IMAGE, save=True)
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Domande, crash durante l'addestramento e novità sui rilasci si discutono su r/LibreYOLO. Passa a salutare.
Una libreria, tutto il flusso di lavoro
Addestra, valida, esporta e metti in produzione modelli di rilevamento da un unico pacchetto permissivo con licenza MIT.
MIT davvero
Nessuna AGPL in tutta la catena delle dipendenze. Usala in prodotti closed source, SaaS, sistemi embedded.
Un'API, tre architetture
YOLOX, YOLOv9 e RF-DETR dietro un'unica chiamata LibreYOLO(). Architettura, dimensione e numero di classi vengono rilevati automaticamente dai pesi.
Tutto incluso
Qualsiasi formato di input: percorsi, URL, PIL, NumPy, OpenCV, tensori, byte. Inferenza a tasselli per le immagini grandi. Download automatico dei pesi da HuggingFace.
Addestra
Fai fine-tuning su dataset YOLO o COCO personalizzati, con data augmentation integrata, precisione mista ed early stopping. Riprendi da qualsiasi checkpoint.
Valida
Valutazione secondo lo standard COCO con mAP50, mAP50-95, precisione e recall su dataset COCO o personalizzati. Metriche per classe e matrice di confusione già incluse.
Esporta e metti in produzione
Esportazione ONNX in una riga, con metadati incorporati per un deployment senza attriti.
Cosa dice la community
“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 è uno sforzo enorme. Messaggi come questi ci danno la carica.
Inizia a costruire oggi
$ pip install libreyolo