PP-YOLOE
PP-YOLOE is an anchor-free object detector with detection training and class-head resizing.
- 작업
- detection
- 크기
- s, m, l, x at 640 px
- 설치
pip install libreyolo- 지원 티어
- 지원, v1.6.0부터 지원. 보조 학습 가능 모델입니다. CI 통과 상태를 유지하며 기능은 여건에 따라 추가됩니다.
- 라이선스
- 코드 MIT, 가중치 No separate artifact grant recorded. 상업적 사용
Install
pip install "libreyolo"Predict
from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibrePPYOLOEs.pt", device="cpu")result = model(SAMPLE_IMAGE)print(result.boxes)Released weights download from the source CDN with a pinned SHA-256 check. The constructor also accepts a local upstream checkpoint. The four sizes are s, m, l and x.
Train
Training uses ATSS assignment before switching to task-aligned assignment. static_assigner_epochs defaults to 30% of the requested epochs. A new class count rebuilds the class-prediction layers. AMP defaults to False.
Dataset setup describes the required training data.
from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibrePPYOLOEs.pt", device="cpu")# coco8 is a small YOLO-format detection dataset that downloads automatically.model.train(data="coco8.yaml", epochs=1, device="cpu", workers=0)Validate
from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibrePPYOLOEs.pt", device="cpu")metrics = model.val(data="coco8.yaml", workers=0)print(metrics)Use the dataset format for this task. Validation explains the dataset requirements and returned metrics.
Export
| 작업 | ONNX | TorchScript | ExecuTorch | TensorRT | OpenVINO | Paddle | MNN | RKNN | ncnn | TFLite | CoreML | Core AI |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Detection | Detection to ONNX: 지원함 | Detection to TorchScript: 지원함 | Detection to ExecuTorch: 지원함 | Detection to TensorRT: 지원함 | Detection to OpenVINO: 지원함 | Detection to Paddle: 지원하지 않음 | Detection to MNN: 지원하지 않음 | Detection to RKNN: 지원하지 않음 | Detection to ncnn: 지원함 | Detection to TFLite: 지원하지 않음 | Detection to CoreML: 지원하지 않음 | Detection to Core AI: 지원하지 않음 |
from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibrePPYOLOEs.pt", device="cpu")model.export(format="onnx")Export setup lists format dependencies and loading exported artifacts.
Licensing
내려받는 특정 가중치의 Hugging Face 저장소에서 라이선스를 확인하십시오. LibreYOLO 조직의 모든 체크포인트에는 라이선스가 있으며 한 계열 안에서도 항상 같지는 않습니다. 해당 저장소가 신뢰할 수 있는 기준입니다. 아래 요약은 이 페이지를 마지막으로 검증했을 때 적용된 내용을 설명합니다.
관련 라이선스에 관한 설명이며 법률 자문이 아닙니다. 상업적으로 중요한 사안이라면 라이선스를 직접 읽고 별도의 법률 자문을 받으십시오.
- 원작
- PP-YOLOE, PaddlePaddle
- 업스트림 라이선스
- Apache-2.0
- LibreYOLO 코드
- MIT
- 가중치
- No separate artifact grant recorded, 저자가 배포합니다. LibreYOLO는 이를 호스팅하거나 미러링하지 않습니다.
- 해석
- The upstream source is Apache-2.0. Pretrained artifacts download from the source CDN; a separate checkpoint license grant has not been recorded.
