YOLO-NAS в LibreYOLO: обучение, валидация и экспорт
YOLO-NAS по-прежнему остаётся полезным детектором. В исходном репозитории модели, SuperGradients, последний релиз 3.7.1 вышел в апреле 2024 года. LibreYOLO поддерживает для неё предсказание, обучение, валидацию и экспорт.
from libreyolo import LibreYOLO
model = LibreYOLO("LibreYOLONASs.pt")
result = model("image.jpg", save=True)
print(result.boxes.xyxy)
LibreYOLO поддерживает модели S, M и L для детекции, а также оценку позы. Чекпойнты скачиваются из общедоступной CDN Deci под именами вроде LibreYOLONASs.pt. LibreYOLO их не размещает, и на них по-прежнему распространяются некоммерческие условия Deci. SuperGradients ограничивает версию PyTorch диапазоном от 1.9 до 1.13, а LibreYOLO требует версию 2.4 или новее. Для детекции доступны экспорт в ONNX, TorchScript, OpenVINO, NCNN, TFLite, Paddle, MNN, ExecuTorch и Core AI. CoreML не поддерживается.
Чтобы обучить модель без чекпойнта Deci:
from libreyolo import LibreYOLONAS
model = LibreYOLONAS(None, size="s")
model.train(data="my-dataset.yaml", imgsz=640, batch=16)
Также планируется обучить YOLO-NAS на COCO с нуля и опубликовать эти веса.
Установите библиотеку командой pip install libreyolo. Подробности о модели приведены в документации YOLO-NAS. Также есть более подробная статья об альтернативе SuperGradients.