LFM2-VL

Installazione

LFM2-VL richiede l'extra vlm, che porta con sé transformers per il backbone a template di chat.

pip install "libreyolo[vlm]"

Predizione

LibreLFM2VL è una classe Python, non un checkpoint .pt: non si carica attraverso la factory LibreYOLO() e la CLI libreyolo non lo risolve. Anche la factory LibreVLM(...) (from libreyolo import LibreVLM) raggiunge questa famiglia tramite alias, per esempio LibreVLM("lfm2-vl-450m"); la classe usata qui sotto è quella che costruisce. I pesi arrivano dal repository Hugging Face di Liquid AI, non da un mirror di LibreYOLO; la prima chiamata li scarica e li mette in cache in locale, e prima di farlo registra un avviso di licenza una tantum.

from libreyolo import LibreLFM2VL, SAMPLE_IMAGE model = LibreLFM2VL(size="450m") # Vocabolario aperto: vale qualsiasi parola, non una testa di classi# fissa. Persiste in ogni predict()/track() successivo finché non lo reimposti.model.set_classes(["person", "bicycle", "dog"])result = model(SAMPLE_IMAGE, save=True) for box in result.boxes:    print(box.cls, box.conf, box.xyxy)

from libreyolo import LibreLFM2VL, SAMPLE_IMAGE model = LibreLFM2VL(size="450m") # La via di fuga sotto la comodità del rilevamento: domande libere,# conteggi o qualsiasi prompt che il wrapper dei box non copre.text = model.chat(SAMPLE_IMAGE, "Describe the scene in one sentence.")print(text)

result.boxes porta i rilevamenti parsati come in qualsiasi altra famiglia. La confidenza è un segnaposto: LFM2-VL non emette nessun punteggio per box, quindi ogni rilevamento riceve la stessa confidenza costante, e conf= scarta soltanto le righe sotto quella costante, non le ordina. iou scarta i box quasi duplicati della stessa classe oltre la sovrapposizione indicata, un effetto collaterale del decoding greedy che ripete un oggetto; non è una passata di NMS per classi. Se salti set_classes(), il vocabolario ricade sui nomi di COCO-80. Vedi predizione per sorgenti, streaming e gestione dei risultati.

Varianti

Due dimensioni: 450m e 1.6b, entrambe dalla release LFM2.5-VL di Liquid AI, costruite per il deployment on-device. L'harness di benchmark di LibreYOLO non ha misurato questa famiglia, quindi non ci sono numeri di accuratezza pubblicati con cui confrontarle; scegli una dimensione in base al tuo budget di calcolo.

LibreYOLO espone questa famiglia solo per la predizione. train(), val() ed export() sollevano tutti NotImplementedError: fai fine-tuning upstream e carica il risultato, la validazione su dataset è saltata perché una confidenza segnaposto renderebbe fuorviante il mAP di COCO, e l'esportazione è fuori ambito per un modello generativo senza state dict da tracciare.

Licenze

Citazione

@article{liquidai2025lfm2,
 title={LFM2 Technical Report},
 author={Liquid AI},
 journal={arXiv preprint arXiv:2511.23404},
 year={2025}
}