EfficientDetは開発終了していますか？

rwightmanのPyTorchリポジトリは正式にアーカイブされていません。開発終了というより、更新が少ない状態です。

LibreYOLOでEfficientDetを学習できますか？

いいえ。LibreYOLOはEfficientDetの推論、検証、エクスポートに対応していますが、学習には対応していません。

2026年8月15日Xuban

広く使われているEfficientDet PyTorchリポジトリはアーカイブされていないため、開発終了と呼ぶのは正確ではありません。更新が少ない状態です。LibreYOLOは別のデプロイ方法を提供します。

from libreyolo import LibreYOLO

model = LibreYOLO("LibreEfficientDetd0.pt")
result = model("image.jpg", save=True)
print(result.boxes.xyxy)

LibreYOLOはEfficientDet D0からD4までの推論と検証に対応しています。ONNX、TorchScript、OpenVINO、TensorRTへのエクスポートでは、パリティ検証に対応しています。学習は実装されておらず、各サイズの入力解像度は固有の値に固定されています。

pip install libreyoloでインストールできます。各サイズについてはEfficientDetのドキュメントを確認するか、Facebook DETRの代替モデルと比較してください。