RT-DETR bez Ultralytics: RT-DETRv2 i v4 na Apache-2.0
Uruchamianie i dostrajanie RT-DETR, RT-DETRv2 i RT-DETRv4 z wagami Apache-2.0 w bibliotece MIT: jedno API do predykcji, trenowania, walidacji i eksportu.
Samouczki i pogłębione analizy uruchamiania modeli detekcji z LibreYOLO.
Uruchamianie i dostrajanie RT-DETR, RT-DETRv2 i RT-DETRv4 z wagami Apache-2.0 w bibliotece MIT: jedno API do predykcji, trenowania, walidacji i eksportu.
Wyniki RF100-VL pokazujące, jak YOLOv9, YOLOX, YOLO-NAS, EdgeCrafter i RF-DETR uogólniają na 100 rzeczywistych zbiorach danych po dostrojeniu.
Uruchamiaj, trenuj, waliduj i eksportuj YOLO-NAS w LibreYOLO. Ostatnie wydanie SuperGradients ukazało się w kwietniu 2024 roku. Planujemy wytrenować nowe wagi od zera, aby nie podlegały warunkom licencji Deci.
RF100-VL mierzy, jak dobrze detektor dostraja się poza COCO. RF-DETR i YOLO-NAS uzyskują lepsze wyniki niż YOLOv8. Sprawdź, jak uruchomić oba modele w LibreYOLO.
Przewodnik oparty na źródłach po 69 firmach Edge AI i ekosystemach NPU: układach, SDK, artefaktach, kwantyzacji oraz udokumentowanej obsłudze wizji komputerowej i YOLO.
Uruchamiaj predykcję i walidację EfficientDet D0-D4 oraz eksportuj modele przez API biblioteki LibreYOLO do detekcji obiektów.
Oryginalne repozytorium Facebook Research DETR zostało zarchiwizowane. Uruchom cztery oficjalne warianty DETR w LibreYOLO.
Oficjalne repozytorium MiDaS zostało zarchiwizowane. Uruchamiaj modele Small i DPT-Large do estymacji głębi przez LibreYOLO.
Najnowsze wydanie MMYOLO pochodzi z 2023 roku. Uruchom obsługiwane detektory, takie jak RTMDet, bezpośrednio przez API LibreYOLO.
Wykonuj 2-krotne i 4-krotne powiększanie obrazów Real-ESRGAN przez LibreYOLO, także z inferencją kafelkową dla dużych obrazów.
SuperGradients przestał być rozwijany po przejęciu Deci przez NVIDIA w 2024 roku. LibreYOLO to utrzymywana alternatywa, która obsługuje te same wagi YOLO-NAS: predykcję, trenowanie i eksport w ramach jednego API na licencji MIT.
Najnowsze wydanie YOLOX pochodzi z 2022 roku. Uruchamiaj, trenuj, waliduj i eksportuj YOLOX przez API LibreYOLO.
Pełna mapa licencji YOLO na 2026 rok: od YOLOv1 do YOLOv13, YOLO26, YOLO-World i YOLOE, oryginalne repozytoria i implementacje na licencjach permisywnych, odnośniki do artykułów i GitHuba oraz informacje o tym, co można faktycznie wdrożyć w komercyjnym produkcie.
We wrześniu 2024 Google zmieniło nazwę TensorFlow Lite na LiteRT. To samo środowisko uruchomieniowe, te same pliki .tflite, nic się nie psuje. Oto powody tej zmiany, jej rzeczywisty zakres i sposób eksportu modelu LibreYOLO do tego formatu.
Lista wystąpień, wpisów na blogach i dyskusji społecznościowych, w których pojawia się LibreYOLO, od CVPR 2026 po Hacker News i r/computervision.
YOLOv5, YOLOv8, YOLO11 i YOLO26 są udostępniane na licencji AGPL-3.0, więc nie można ich bezpłatnie używać komercyjnie w oprogramowaniu o zamkniętym kodzie źródłowym. Oto wymagania licencji dla poszczególnych wersji oraz alternatywa na licencji MIT.
Praktyczny przewodnik po najlepszych otwartych alternatywach dla Ultralytics YOLO w 2026 roku: ich licencjach, obsługiwanych zadaniach i ograniczeniach wdrożeniowych oraz o tym, gdzie mieści się LibreYOLO, najbardziej kompletna biblioteka YOLO na licencji MIT.
Podczas CVPR 2026 w Denver zespół Jabra i IT University of Copenhagen wykorzystał LibreYOLOXs jako model przykładowy w samouczku „Edge AI in Action”, uruchamiając go na Hailo-8L i Snapdragon.
RTMDet to jeden z najszybszych dokładnych detektorów. Oficjalna instalacja nie działa z żadną wersją PyTorch wydaną w ciągu ostatnich dwóch lat. Oto alternatywa.
Depth Anything V2 generuje najnowocześniejsze mapy głębi z pojedynczego obrazu. Oto jak uruchomić model w dwóch wierszach kodu za pomocą LibreYOLO.