객체 탐지.
100% MIT 라이선스.
YOLO를 만든 사람들이 바라던 그대로, 다시 누구나 쓸 수 있게. 최신 객체 탐지 모델을 학습하고 배포하는 현대적인 MIT 라이선스 엔진.
1 from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE 2 3 model = LibreYOLO("LibreYOLOXs.pt") 4 results = model(SAMPLE_IMAGE, save=True)
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라이브러리 하나로 전체 워크플로
MIT 라이선스의 관대한 패키지 하나로 탐지 모델을 학습하고, 검증하고, 내보내고, 배포합니다.
진짜 MIT
의존성 어디에도 AGPL이 없습니다. 비공개 소스 제품, SaaS, 임베디드 시스템에 그대로 사용하세요.
하나의 API, 세 가지 아키텍처
YOLOX, YOLOv9, RF-DETR 세 계열을 LibreYOLO() 호출 하나로 사용합니다. 아키텍처와 크기, 클래스 수는 가중치에서 자동으로 인식합니다.
필요한 것은 다 들어 있습니다
입력 형식은 무엇이든 됩니다. 경로, URL, PIL, NumPy, OpenCV, 텐서, 바이트. 큰 이미지를 위한 타일 추론과 HuggingFace 가중치 자동 다운로드까지 제공합니다.
학습
직접 만든 YOLO 또는 COCO 형식 데이터셋으로 파인튜닝합니다. 데이터 증강, 혼합 정밀도, 조기 종료가 기본으로 들어 있고, 어떤 체크포인트에서든 이어서 학습할 수 있습니다.
검증
COCO 또는 직접 만든 데이터셋에서 mAP50, mAP50-95, 정밀도, 재현율을 COCO 표준 방식으로 평가합니다. 클래스별 지표와 혼동 행렬도 기본으로 제공됩니다.
내보내기와 배포
메타데이터가 포함된 ONNX 파일을 한 줄로 내보내 바로 배포합니다.
커뮤니티의 반응
“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
LibreYOLO는 많은 노력이 들어가는 프로젝트입니다. 이런 메시지가 힘이 됩니다.