PP-YOLOE

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

Task: detection
Dimensioni: s, m, l, x at 640 px
Installa: pip install libreyolo
Livello di supporto: Supportato, dalla v1.6.0. Modelli addestrabili di supporto: mantenuti funzionanti nella CI, ricevono nuove funzionalità quando possibile.
Licenze: Codice MIT, pesi No separate artifact grant recorded. Uso commerciale

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

Task	ONNX	TorchScript	ExecuTorch	TensorRT	OpenVINO	Paddle	MNN	RKNN	ncnn	TFLite	CoreML	Core AI
Detection	Detection to ONNX: supportato	Detection to TorchScript: supportato	Detection to ExecuTorch: supportato	Detection to TensorRT: supportato	Detection to OpenVINO: supportato	Detection to Paddle: non supportato	Detection to MNN: non supportato	Detection to RKNN: non supportato	Detection to ncnn: supportato	Detection to TFLite: non supportato	Detection to CoreML: non supportato	Detection to Core AI: non supportato

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

Controlla la licenza nel repository Hugging Face degli specifici pesi che scarichi. Ogni checkpoint nell<link>organizzazione LibreYOLO</link> ne include una e non è sempre la stessa per tutta la famiglia. Quel repository è la fonte autorevole; il riepilogo seguente descrive le condizioni applicabili al momento dellultima verifica di questa pagina.

Questa è una descrizione delle licenze coinvolte, non una consulenza legale. Se la risposta è importante a fini commerciali, leggi personalmente le licenze e chiedi una consulenza indipendente.

Lavoro originale: PP-YOLOE, PaddlePaddle
Licenza upstream: Apache-2.0
Sorgente upstream: github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection
Codice LibreYOLO: MIT
Pesi: No separate artifact grant recorded, distribuiti dai rispettivi autori. LibreYOLO non li ospita né ne mantiene una copia.
Interpretazione: The upstream source is Apache-2.0. Pretrained artifacts download from the source CDN; a separate checkpoint license grant has not been recorded.

Install

Predict

Train

Validate

Export

Licensing

Architettura di PP-YOLOE