RT-DETR sem Ultralytics: v1, v2 e v4 com Apache-2.0
Execute e faça fine-tuning de RT-DETR, RT-DETRv2 e RT-DETRv4 com pesos Apache-2.0 em uma biblioteca MIT: uma API para predict, train, val e export.
Tutoriais e análises a fundo sobre como rodar modelos de detecção com o LibreYOLO.
Execute e faça fine-tuning de RT-DETR, RT-DETRv2 e RT-DETRv4 com pesos Apache-2.0 em uma biblioteca MIT: uma API para predict, train, val e export.
Resultados do RF100-VL que medem como YOLOv9, YOLOX, YOLO-NAS, EdgeCrafter e RF-DETR generalizam em 100 datasets do mundo real após o fine-tuning.
Execute, treine, valide e exporte YOLO-NAS no LibreYOLO. A última versão do SuperGradients saiu em abril de 2024. Planejamos treinar novos pesos do zero para eliminar a licença da Deci.
O RF100-VL mede o desempenho do fine-tuning de um detector fora do COCO. RF-DETR e YOLO-NAS superam o YOLOv8. Veja como executar ambos no LibreYOLO.
Guia com fontes sobre 69 empresas de edge AI e ecossistemas de NPU: chips, SDKs, artefatos, quantização e suporte documentado a visão computacional e YOLO.
Faça predição, validação e exportação do EfficientDet D0-D4 pela API de detecção de objetos do LibreYOLO.
O repositório original do Facebook Research DETR foi arquivado. Execute quatro variantes oficiais do DETR com o LibreYOLO.
O repositório oficial do MiDaS foi arquivado. Execute os modelos de profundidade Small e DPT-Large pelo LibreYOLO.
A versão mais recente do MMYOLO é de 2023. Execute detectores com suporte, como o RTMDet, pela API direta do LibreYOLO.
Execute o aumento de escala de imagens em 2x e 4x do Real-ESRGAN com o LibreYOLO, incluindo inferência por blocos para imagens grandes.
O SuperGradients parou de receber versões após a NVIDIA adquirir a Deci em 2024. O LibreYOLO é uma alternativa mantida que executa os mesmos pesos YOLO-NAS: faça predições, treinamento e exportação em uma única API com licença MIT.
A versão mais recente do YOLOX é de 2022. Execute, treine, valide e exporte YOLOX pela API do LibreYOLO.
Guia completo das licenças YOLO em 2026: de YOLOv1 a YOLOv13, YOLO26, YOLO-World e YOLOE, repositórios originais e reescritas permissivas, com links para artigos e GitHub, e o que você pode distribuir em um produto comercial.
Em setembro de 2024, o Google renomeou TensorFlow Lite para LiteRT. O runtime e os arquivos .tflite continuam iguais, sem nada quebrar. Veja por que a mudança aconteceu, o que realmente mudou e como exportar um modelo LibreYOLO para esse formato.
Uma lista atualizada de palestras, posts de blog e conversas da comunidade que mencionam o LibreYOLO pela web, do CVPR 2026 ao Hacker News e ao r/computervision.
YOLOv5, YOLOv8, YOLO11 e YOLO26 são distribuídos sob AGPL-3.0, então não são gratuitos para uso comercial em software de código fechado. Veja o que a licença exige, versão por versão, e conheça a alternativa com licença MIT.
Um guia prático das melhores alternativas de código aberto ao Ultralytics YOLO em 2026: licenças, cobertura de tarefas e limites de deploy, além de onde o LibreYOLO, a biblioteca YOLO com licença MIT mais completa, se encaixa.
No CVPR 2026, em Denver, uma equipe da Jabra e da IT University of Copenhagen usou o LibreYOLOXs como modelo de exemplo no tutorial "Edge AI in Action", executando-o em um Hailo-8L e em Snapdragon.
RTMDet é um dos detectores mais rápidos e com melhor acurácia disponíveis. A instalação oficial não funciona com nenhuma versão do PyTorch lançada nos últimos dois anos. Veja a alternativa.
O Depth Anything V2 oferece estimativa monocular de profundidade de última geração. Veja como executá-lo em duas linhas com LibreYOLO.