Detekcja obiektów.
100% na licencji MIT.
YOLO znowu dostępne dla każdego, tak jak od zawsze chcieli tego jego twórcy. Nowoczesny silnik na licencji MIT do trenowania i wdrażania najnowocześniejszej detekcji obiektów.
1 from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE 2 3 model = LibreYOLO("LibreYOLOXs.pt") 4 results = model(SAMPLE_IMAGE, save=True)
Wesprzyj LibreYOLO
Najlepszy sposób, żeby pomóc, to dać repozytorium gwiazdkę. Jeśli natrafisz na problem albo masz sugestię, otwórz issue, a wkład w kod jest bardzo mile widziany.
Pytania, awarie podczas trenowania i nowości o wydaniach są omawiane na r/LibreYOLO. Wpadnij się przywitać.
Jedna biblioteka, cały przepływ pracy
Trenuj, waliduj, eksportuj i wdrażaj modele detekcji z jednego permisywnego pakietu na licencji MIT.
Naprawdę MIT
Żadnego AGPL w całym łańcuchu zależności. Używaj w produktach o zamkniętym kodzie, w SaaS, w systemach wbudowanych.
Jedno API, trzy architektury
YOLOX, YOLOv9 i RF-DETR za jednym wywołaniem LibreYOLO(). Architektura, rozmiar i liczba klas wykrywane automatycznie z wag.
Wszystko w zestawie
Dowolny format wejścia: ścieżki, adresy URL, PIL, NumPy, OpenCV, tensory, bajty. Inferencja kafelkowa dla dużych obrazów. Automatyczne pobieranie wag z HuggingFace.
Trenowanie
Dostrajaj na własnych zbiorach danych w formacie YOLO lub COCO, z wbudowaną augmentacją, mieszaną precyzją i early stopping. Wznawiaj z dowolnego checkpointu.
Walidacja
Ewaluacja zgodna ze standardem COCO: mAP50, mAP50-95, precyzja i recall na zbiorach COCO lub własnych. Metryki dla każdej klasy i macierz pomyłek od razu po instalacji.
Eksport i wdrożenie
Eksport do ONNX w jednej linii, z osadzonymi metadanymi, dla bezproblemowego wdrożenia.
Co mówi społeczność
“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
LibreYOLO to ogrom pracy. Takie wiadomości dodają sił.
Zacznij budować już dziś
$ pip install libreyolo