Detecção de objetos.
100% licença MIT.

Fazendo o YOLO voltar a ser acessível, do jeito que seus criadores sempre quiseram.

quickstart.py
1from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE
2
3model = LibreYOLO("LibreYOLOXs.pt")
4results = model(SAMPLE_IMAGE, save=True)
Resultado da detecção do LibreYOLO
1 objeto detectado (pessoa)
0.023s

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Uma biblioteca, o fluxo de trabalho inteiro

Treine, valide, exporte e faça deploy de modelos de detecção a partir de um único pacote permissivo com licença MIT.

MIT de verdade

Nada de AGPL em toda a cadeia de dependências. Use em produtos de código fechado, SaaS, sistemas embarcados.

Uma API, três arquiteturas

YOLOX, YOLOv9 e RF-DETR por trás de uma única chamada LibreYOLO(). Arquitetura, tamanho e número de classes detectados automaticamente a partir dos pesos.

Com tudo incluído

Qualquer formato de entrada: caminhos, URLs, PIL, NumPy, OpenCV, tensores, bytes. Inferência por blocos para imagens grandes. Download automático dos pesos do HuggingFace.

Treine

Faça fine-tuning com datasets próprios em formato YOLO ou COCO, com data augmentation integrado, precisão mista e early stopping. Retome de qualquer checkpoint.

Valide

Avaliação no padrão COCO com mAP50, mAP50-95, precisão e recall em datasets COCO ou próprios. Métricas por classe e matriz de confusão de fábrica.

Exporte e faça deploy

Exportação para ONNX em uma linha, com metadados embutidos para um deploy sem atrito.

r/computervision

O que a comunidade diz

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_

O LibreYOLO é um esforço enorme. Mensagens como essas nos dão gás.

Comece a construir hoje

$ pip install libreyolo