物体検出。
100% MITライセンス。
YOLOを、その作者たちが本来意図していたとおり、もう一度誰もが使えるものに。 最先端の物体検出を学習してデプロイするための、モダンでMITライセンスのエンジンです。
1 from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE 2 3 model = LibreYOLO("LibreYOLOXs.pt") 4 results = model(SAMPLE_IMAGE, save=True)
LibreYOLOを応援する
いちばんの応援はリポジトリにスターを付けることです。問題や提案があればIssueを立ててください。コードのコントリビューションも大歓迎です。
質問も、学習が落ちたときの相談も、リリースの話題も、r/LibreYOLOで交わされています。ぜひ覗いてみてください。
1つのライブラリで、ワークフローのすべてを
検出モデルの学習、検証、エクスポート、デプロイを、MITライセンスの寛容な1つのパッケージから行えます。
正真正銘のMIT
依存関係のどこにもAGPLはありません。クローズドソースの製品、SaaS、組み込みシステムで使えます。
1つのAPI、3つのアーキテクチャ
YOLOX、YOLOv9、RF-DETRを単一のLibreYOLO()呼び出しで扱えます。アーキテクチャ、サイズ、クラス数は重みから自動で判別します。
全部入り
入力形式は自由です。パス、URL、PIL、NumPy、OpenCV、テンソル、バイト列に対応します。大きな画像にはタイル分割推論。重みはHuggingFaceから自動でダウンロードします。
学習
独自のYOLO形式やCOCO形式のデータセットでファインチューニングできます。データ拡張、混合精度、早期終了を内蔵。どのチェックポイントからでも再開できます。
検証
COCO標準の評価に対応し、COCOでも独自のデータセットでもmAP50、mAP50-95、適合率、再現率を計測します。クラスごとの指標と混同行列も標準で出力します。
エクスポートとデプロイ
メタデータを埋め込んだONNXへのエクスポートが1行。そのままデプロイに進めます。
コミュニティの声
“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はとても大きな取り組みです。こうしたメッセージが続ける力になっています。