YOLO-NAS nadal wspierany: trenowanie i eksport w LibreYOLO
YOLO-NAS nadal jest użytecznym detektorem. Jego pierwotne środowisko, SuperGradients, wydało ostatnią wersję, 3.7.1, w kwietniu 2024 roku. LibreYOLO nadal obsługuje predykcję, trenowanie, walidację i eksport tego modelu.
from libreyolo import LibreYOLO
model = LibreYOLO("LibreYOLONASs.pt")
result = model("image.jpg", save=True)
print(result.boxes.xyxy)
LibreYOLO obsługuje warianty S, M i L do detekcji, a także estymację pozy. Checkpointy są pobierane z publicznego CDN Deci pod nazwami takimi jak LibreYOLONASs.pt. LibreYOLO nie hostuje żadnego z nich, a niekomercyjne warunki Deci nadal obowiązują. SuperGradients wymaga wersji PyTorch od 1.9 do 1.13, natomiast LibreYOLO wymaga wersji 2.4 lub nowszej. Eksport detekcji obsługuje ONNX, TorchScript, OpenVINO, NCNN, TFLite, Paddle, MNN, ExecuTorch i Core AI. CoreML nie jest obsługiwany.
Aby trenować bez checkpointu Deci:
from libreyolo import LibreYOLONAS
model = LibreYOLONAS(None, size="s")
model.train(data="my-dataset.yaml", imgsz=640, batch=16)
Planujemy też wytrenować YOLO-NAS od zera na COCO i opublikować te wagi.
Zainstaluj bibliotekę poleceniem pip install libreyolo. Dokumentacja YOLO-NAS zawiera szczegóły modelu. Dostępny jest też dłuższy artykuł o alternatywie dla SuperGradients.