RF-DETR

from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibreRFDETRs.pt")result = model(SAMPLE_IMAGE, save=True) for box in result.boxes:    print(box.cls, box.conf, box.xyxy)

libreyolo predict model=LibreRFDETRs.pt source=https://raw.githubusercontent.com/LibreYOLO/libreyolo/release/libreyolo/assets/parkour.jpg save=True

from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibreRFDETRs.pt") # Qualsiasi sorgente accettata dalla libreria: file, cartella, URL,# indice della webcam, stream RTSP o una lista .streamsfor result in model.predict("clip.mp4", stream=True, save=True):    print(len(result.boxes))

from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibreRFDETRs.pt")model.train(data="my-dataset.yaml", epochs=50, imgsz=512, batch=8, lr0=1e-4)

libreyolo train model=LibreRFDETRs.pt data=my-dataset.yaml \  epochs=50 imgsz=512 batch=8 lr0=1e-4

from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibreRFDETRs.pt")model.train(data="my-dataset.yaml", epochs=50, lora=True)

libreyolo train model=LibreRFDETRs.pt data=my-dataset.yaml \  epochs=50 device=0,1 batch=-1

from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibreRFDETRs.pt") # val() restituisce un semplice dict, non un oggettometrics = model.val(data="my-dataset.yaml", imgsz=512) print(metrics["metrics/mAP50-95"])print(metrics["metrics/mAP50"])print(metrics["metrics/precision"], metrics["metrics/recall"])

libreyolo val model=LibreRFDETRs.pt data=my-dataset.yaml imgsz=512

# Lo yaml di COCO incluso porta uno script di download integrato,# quindi serve un permesso esplicito a meno che il dataset non sia# già in locale.libreyolo val model=LibreRFDETRn.pt data=coco.yaml imgsz=384 \  allow_download_scripts=True

from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibreRFDETRs.pt")model.export(format="onnx", imgsz=512)model.export(format="tensorrt", imgsz=512, half=True) # Argomenti accettati per ogni formato:##   format    "onnx" | "torchscript" | "executorch" | "tensorrt"#             | "openvino" | "paddle" | "mnn" | "rknn" | "ncnn"#             | "tflite" | "coreml" | "coreai".#             "engine" è un alias per tensorrt, "litert" per tflite.#   imgsz     int, oppure (altezza, larghezza). Di default la#             risoluzione nativa del checkpoint.#   batch     int, default 1.#   half      bool, esporta in FP16. Default False.#   int8      bool, esporta in INT8. Default False. Richiede `data`.#   data      percorso di uno YAML di dataset, usato per calibrare int8.#   fraction  float, quota di quel set di calibrazione da usare.#             Default 1.0.#   dynamic   bool, assi dinamici. Default True.#   simplify  bool, esegue la semplificazione del grafo ONNX.#             Default True.#   opset     int, opset ONNX. Scelto per famiglia se non indicato.#   device    str, dispositivo su cui tracciare. Di default quello#             del modello.#   output_path  str, di default un nome derivato dal checkpoint.#   verbose   bool, default False.#   allow_download_scripts  bool, default False. Consente il Python#             integrato in uno YAML di dataset che va scaricato.## Qualche formato accetta argomenti extra propri, come una piattaforma# target RKNN. Sono documentati nella pagina di ciascun formato.

libreyolo export model=LibreRFDETRs.pt format=onnx imgsz=512libreyolo export model=LibreRFDETRs.pt format=tensorrt imgsz=512 half=True

from libreyolo import LibreYOLO # La factory smista in base al suffisso del file, quindi un artefatto# esportato si carica come qualsiasi checkpoint e restituisce lo stesso# oggetto Results.model = LibreYOLO("LibreRFDETRs.onnx")result = model(SAMPLE_IMAGE) print(result.boxes.xyxy)

import numpy as npimport onnxruntime as ort # Eseguire il grafo direttamente significa scrivere da sé il# preprocessing e il postprocessing. Ispeziona la firma prima di# collegare qualsiasi cosa.session = ort.InferenceSession("LibreRFDETRs.onnx")name = session.get_inputs()[0].nameoutputs = session.run(None, {name: np.zeros((1, 3, 512, 512), dtype=np.float32)}) for meta, array in zip(session.get_outputs(), outputs):    print(meta.name, array.shape)