RT-DETRをUltralyticsなしで使う方法:v1・v2・v4、Apache-2.0対応
Apache-2.0の重みをMITライブラリで使い、RT-DETR、RT-DETRv2、RT-DETRv4を推論・ファインチューニングできます。predict、train、val、exportを1つのAPIで実行します。
LibreYOLOで検出モデルを動かすためのチュートリアルと、掘り下げた解説。
Apache-2.0の重みをMITライブラリで使い、RT-DETR、RT-DETRv2、RT-DETRv4を推論・ファインチューニングできます。predict、train、val、exportを1つのAPIで実行します。
RF100-VLで、100種類の実データセットを使ってファインチューニングしたYOLOv9、YOLOX、YOLO-NAS、EdgeCrafter、RF-DETRの汎化性能を測定しました。
LibreYOLOでYOLO-NASの推論、学習、検証、エクスポートを実行できます。SuperGradientsの最終リリースは2024年4月です。Deciのライセンスを解消するため、新しい重みをスクラッチから学習する予定です。
RF100-VLは、COCO以外のデータセットで検出器をファインチューニングした性能を測定します。RF-DETRとYOLO-NASはYOLOv8を上回ります。LibreYOLOで両方を実行する方法を紹介します。
Edge AI企業とNPUエコシステム69社を一次資料に基づいて解説します。チップ、SDK、成果物、量子化、コンピュータビジョンおよびYOLOの公開済み対応状況をまとめました。
LibreYOLOの物体検出APIを使って、EfficientDet D0〜D4の推論、検証、エクスポートを実行できます。
元のFacebook Research DETRリポジトリはアーカイブされています。LibreYOLOで公式のDETRバリアント4種類を実行できます。
公式MiDaSリポジトリはアーカイブされています。SmallおよびDPT-Largeの深度モデルをLibreYOLOで実行できます。
MMYOLOの最新リリースは2023年です。LibreYOLOの直接APIを使って、RTMDetなどのサポート対象検出器を実行できます。
LibreYOLOでReal-ESRGANの2xおよび4x画像アップスケーリングを実行します。大きな画像向けのタイル分割推論にも対応しています。
NVIDIAが2024年にDeciを買収して以降、SuperGradientsのリリースは止まっています。LibreYOLOは同じYOLO-NASの重みを実行できる、メンテナンス中の代替ライブラリです。予測、学習、エクスポートを1つのMITライセンスAPIで行えます。
YOLOXの最新リリースは2022年です。LibreYOLO APIを使ってYOLOXの推論、学習、検証、エクスポートを実行できます。
2026年版のYOLOライセンス完全マップ。YOLOv1からYOLOv13、YOLO26、YOLO-World、YOLOEまで、オリジナルのリポジトリと寛容なライセンスでの書き直しを論文とGitHubへのリンク付きで整理し、商用製品で実際にリリースできるものを解説します。
Googleは2024年9月にTensorFlow LiteをLiteRTへ改称しました。同じランタイムで、同じ`.tflite`ファイルが使えるため、既存の環境に影響はありません。改称の理由、実際に変わった点、LibreYOLOモデルをエクスポートする方法を解説します。
CVPR 2026からHacker News、r/computervisionまで、ウェブ上でLibreYOLOに言及した講演、ブログ記事、コミュニティの投稿をまとめています。
YOLOv5、YOLOv8、YOLO11、YOLO26はAGPL-3.0で配布されているため、クローズドソースでの商用利用は無料ではできません。ライセンスが実際に何を求めているのかをバージョンごとに解説し、MITライセンスの代替手段も紹介します。
2026年のUltralytics YOLOに代わる主なオープンソースの選択肢を実用的な視点で比較します。ライセンス、対応タスク、デプロイの制限と、最も充実したMITライセンスのYOLOライブラリであるLibreYOLOの位置づけを紹介します。
デンバーで開催されたCVPR 2026で、JabraとコペンハーゲンIT大学のチームが「Edge AI in Action」チュートリアルのモデル例としてLibreYOLOXsを使用し、Hailo-8LとSnapdragonで実行しました。
RTMDetは高速かつ高精度な検出器の1つです。公式のインストール手順は、ここ2年間にリリースされたPyTorchでは動作しません。代替方法を紹介します。
Depth Anything V2は、単眼深度推定で最先端の性能を発揮します。LibreYOLOなら2行で実行できます。