PP-YOLOE
PP-YOLOEは、物体検出の学習とクラスヘッドのサイズ変更に対応するアンカーフリーの物体検出モデルです。
- タスク
- detection
- サイズ
- s, m, l, x at 640 px
- インストール
pip install libreyolo- サポートティア
- サポート対象、v1.6.0以降。補助的な学習可能モデル：CIで正常な状態を維持し、機能は機会に応じて追加されます。
- ライセンス
- コード：MIT、重み：No separate artifact grant recorded。商用利用
インストール
bash
pip install "libreyolo"推論
Python
from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibrePPYOLOEs.pt", device="cpu")result = model(SAMPLE_IMAGE)print(result.boxes)公開済みの重みは、固定されたSHA-256による検証を行って配布元のCDNからダウンロードします。コンストラクターはローカルのアップストリームチェックポイントも受け付けます。サイズはs、m、l、xの4種類です。
学習
学習ではATSSによる割り当てを行った後、タスク整合型の割り当てに切り替えます。static_assigner_epochsのデフォルトは、指定したエポック数の30％です。クラス数を変更すると、クラス予測層を再構築します。AMPのデフォルトはFalseです。
必要な学習データについてはデータセットの設定を参照してください。
Python
from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibrePPYOLOEs.pt", device="cpu")# coco8は自動でダウンロードされる小さなYOLO形式の物体検出データセットです。model.train(data="coco8.yaml", epochs=1, device="cpu", workers=0)検証
Python
from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibrePPYOLOEs.pt", device="cpu")metrics = model.val(data="coco8.yaml", workers=0)print(metrics)タスクに対応する形式のデータセットを使います。検証でデータセットの要件と返される指標を説明しています。
エクスポート
| タスク | ONNX | TorchScript | ExecuTorch | TensorRT | OpenVINO | Paddle | MNN | RKNN | ncnn | TFLite | CoreML | Core AI |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Detection | Detection to ONNX：対応 | Detection to TorchScript：対応 | Detection to ExecuTorch：対応 | Detection to TensorRT：対応 | Detection to OpenVINO：対応 | Detection to Paddle：非対応 | Detection to MNN：非対応 | Detection to RKNN：非対応 | Detection to ncnn：対応 | Detection to TFLite：非対応 | Detection to CoreML：非対応 | Detection to Core AI：非対応 |
Python
from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibrePPYOLOEs.pt", device="cpu")model.export(format="onnx")形式ごとの依存関係とエクスポートしたファイルの読み込みについてはエクスポートの設定を参照してください。
ライセンス
ダウンロードする特定の重みについて、Hugging Faceリポジトリのライセンスを確認してください。LibreYOLO orgの各チェックポイントにはライセンスが付与されており、同じファミリー内でも常に同一とは限りません。そのリポジトリが正式な情報源です。以下の概要は、このページを最後に検証した時点で適用されていた内容を示します。
これは関連するライセンスの説明であり、法的助言ではありません。商用上重要な場合は、自分でライセンスを読み、専門家の助言を受けてください。
- 原著作物
- PP-YOLOE, PaddlePaddle
- アップストリームのライセンス
- Apache-2.0
- アップストリームのソース
- github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection
- LibreYOLOのコード
- MIT
- 重み
- No separate artifact grant recorded、著者が配布。LibreYOLOではホストもミラーもしていません。
- 解釈
- The upstream source is Apache-2.0. Pretrained artifacts download from the source CDN; a separate checkpoint license grant has not been recorded.
