U-Net

U-Net performs semantic segmentation with an encoder, skip connections and an upsampling decoder.

タスク: semantic segmentation
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：Apache-2.0。商用利用

Install

bash

pip install "libreyolo"

Predict

Python

from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibreUNets-sem.pt", device="cpu")result = model(SAMPLE_IMAGE) mask = result.semantic_maskprint(mask.data.shape)   # (H, W) class idsprint(mask.classes)      # sorted class ids present in the image

Weights download from Hugging Face on first use and are cached locally. LibreUNets-sem.pt is a conversion of the Cityscapes UNet-S5-D16 checkpoint from mmsegmentation: the same-padded S5-D16 graph with an FCN head, predicting the 19 Cityscapes classes. Prediction runs the whole frame on the 1024x2048 evaluation canvas.

Train

Use a semantic dataset with image/mask pairs. Training defaults to 160 epochs, batch 4 and amp=False, with a (512, 1024) crop and (1024, 2048) evaluation canvas. The loss includes an auxiliary head. Export is not supported.

Dataset setup describes the required training data.

Python

from libreyolo import LibreUNet # Random initialization: this trains from scratch.model = LibreUNet(size="s", device="cpu")# Replace with your semantic segmentation dataset YAML (image/mask pairs).model.train(data="path/to/your/semantic_dataset.yaml", pretrained=False, epochs=1, device="cpu", workers=0)

Validate

Python

from libreyolo import LibreYOLO # Or a U-Net checkpoint you trained with model.train().model = LibreYOLO("LibreUNets-sem.pt", device="cpu")# Replace with your semantic segmentation dataset YAML (image/mask pairs).metrics = model.val(data="path/to/your/semantic_dataset.yaml", workers=0)print(metrics)

Use the dataset format for this task. Validation explains the dataset requirements and returned metrics.

Checkpoints

ファイル	重みのライセンス
Semantic segmentation
LibreUNets-sem.pt	apache-2.0

上記のすべてのファイルは現在LibreYOLO orgにあり、初回使用時にダウンロードされます。

Licensing

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: U-Net, U-Net authors
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/open-mmlab/mmsegmentation
LibreYOLOのコード: MIT
重み: Apache-2.0、huggingface.co/LibreYOLOで再公開
解釈: Apache-2.0 is a permissive license, so this code and these weights can be used in commercial and closed-source products. It asks you to keep its license text and attribution notices with any copy you redistribute, and it grants a patent license. LibreYOLO's port follows mmsegmentation's Apache-2.0 UNet-S5-D16 implementation with an FCN head, and LibreUNets-sem.pt is a conversion of mmsegmentation's Cityscapes checkpoint, which upstream releases under Apache-2.0.