Документация LibreYOLO
Один Python API для компьютерного зрения: детекция, сегментация, оценка позы, глубины, распознавание текста и другие задачи, для каждой из которых доступны обучение, валидация и экспорт. Код распространяется по лицензии MIT, поэтому всё созданное с его помощью остаётся вашим.
установка
pip install libreyolo- Модели
- 122 семейств, от нынешних флагманов до исторических детекторов, за одной фабрикой
- Задачи
- 22, от детекции до оценки взгляда и восстановления меша человека
- Веса
- 324 опубликованных чекпойнтов для описанных здесь семейств, скачиваются при первом использовании с huggingface.co/LibreYOLO
- Экспорт
- 12 форматов, от ONNX до TensorRT, CoreML, TFLite и Core AI
- Лицензия
- Код под MIT. Веса сохраняют лицензию исходного проекта, указанную для каждого чекпойнта
Что вы хотите сделать?
Все задачи- Детекция объектов
- Рамки и классы. Задача по умолчанию, которую поддерживает большинство семейств.
- Сегментация экземпляров
- Маски объектов, по одной маске на каждую детекцию.
- Семантическая сегментация
- Класс для каждого пикселя без разделения объектов.
- Паноптическая сегментация
- Семантическая сегментация и сегментация экземпляров в одном результате.
- Оценка позы
- Ключевые точки каждого объекта, сверху вниз или снизу вверх.
- Классификация изображений
- Одна метка на изображение, включая классификацию без обучения с CLIP и SigLIP2.
- Детекция повёрнутых рамок
- Повёрнутые рамки для аэроснимков и изображений документов.
- Детекция точек
- Центроиды вместо рамок. Подсчёт и очень компактные модели.
- Оценка глубины
- Глубина каждого пикселя по одному изображению.
- Восстановление изображений
- Шумоподавление, устранение размытия и увеличение разрешения.
- Удаление фона
- Альфа-маски для вырезания объектов.
- OCR
- Детекция и распознавание текста за один проход.
- Распознавание лиц
- Эмбеддинги лиц и галереи идентификаторов.
- Оценка направления взгляда
- Определение направления взгляда человека.
- Трекинг объектов
- Идентификаторы объектов между кадрами видео поверх любого детектора.
- Детекция с открытым словарём
- Детекция классов, заданных во время выполнения, без обучения.
- Сегментация по промпту
- Сегментация любого указанного объекта с помощью SAM и аналогичных моделей.
Какую модель выбрать?
Все моделиНачните с флагманской модели, если нет причин выбрать другую. Все функции сначала проектируются и проверяются на GPU для флагманов, а на странице каждого семейства приведены чекпойнты, матрица экспорта и сведения о лицензиях.
- RF-DETR
- 4 задач, 16 чекпойнтов.
- YOLOv9
- Детекция, 9 чекпойнтов.
- DEIM
- Детекция, 13 чекпойнтов.
- D-FINE
- 2 задач, 10 чекпойнтов.
- EdgeCrafter
- 3 задач, 24 чекпойнтов.
- RT-DETR
- 2 задач, 21 чекпойнт.
- YOLO-NAS
- 3 задач, веса распространяются их авторами, а не LibreYOLO.
- ConvNeXt
- 1 задача, 3 чекпойнтов.
- DINOv2
- 3 задач, веса распространяются их авторами, а не LibreYOLO.
- Dome-DETR
- Детекция, 6 чекпойнтов.
- EfficientNetV2
- 1 задача, 4 чекпойнтов.
- FOMO
- 1 задача, 3 чекпойнтов.
- LingBot-Vision
- 1 задача, 3 чекпойнтов.
- MobileNetV4
- 1 задача, 3 чекпойнтов.
- NAFNet
- 1 задача, 1 чекпойнт.
- PicoDet
- Детекция, 3 чекпойнтов.
- ResNet
- 1 задача, 4 чекпойнтов.
- RTMDet
- 2 задач, 10 чекпойнтов.
- SegFormer
- 1 задача, 6 чекпойнтов.
- YOLOv7
- Детекция, 1 чекпойнт.
- YOLOX
- Детекция, 6 чекпойнтов.
- AlexNet
- 1 задача, 1 чекпойнт.
- BiRefNet
- 1 задача, 1 чекпойнт.
- CenterNet
- Детекция, 2 чекпойнтов.
- DeepLabv3
- 1 задача, 3 чекпойнтов.
- Deformable DETR
- Детекция, 5 чекпойнтов.
- Depth Anything 3
- 1 задача, 1 чекпойнт.
- Depth Anything V2
- 1 задача, 3 чекпойнтов.
- DETR
- Детекция, 4 чекпойнтов.
- DexiNed
- 1 задача, веса распространяются их авторами, а не LibreYOLO.
- DINO-DETR
- Детекция, 3 чекпойнтов.
- EfficientDet
- Детекция, 5 чекпойнтов.
- EoMT
- 3 задач, 6 чекпойнтов.
- Faster R-CNN
- Детекция, 4 чекпойнтов.
- FCN
- 1 задача, 2 чекпойнтов.
- FCOS
- Детекция, 1 чекпойнт.
- FeyNobg
- 1 задача, 3 чекпойнтов.
- HRNet
- 1 задача, 2 чекпойнтов.
- L2CS-Net
- 1 задача, веса распространяются их авторами, а не LibreYOLO.
- LibreFaceRec
- 1 задача, веса распространяются их авторами, а не LibreYOLO.
- LW-DETR
- Детекция, 5 чекпойнтов.
- Mask R-CNN
- 2 задач, 1 чекпойнт.
- MiDaS
- 1 задача, 2 чекпойнтов.
- MoGe-2
- 1 задача, 2 чекпойнтов.
- PIDNet
- 1 задача, 3 чекпойнтов.
- PP-OCRv5
- 1 задача, 2 чекпойнтов.
- Real-ESRGAN
- 1 задача, 3 чекпойнтов.
- RetinaNet
- Детекция, 2 чекпойнтов.
- SAM 3D Body
- 1 задача, 0 чекпойнтов.
- SSD
- Детекция, 1 чекпойнт.
- Swin Transformer
- 1 задача, 4 чекпойнтов.
- SwinIR
- 1 задача, 3 чекпойнтов.
- TEED
- 1 задача, веса распространяются их авторами, а не LibreYOLO.
- VGG
- 1 задача, 4 чекпойнтов.
- ViT
- 1 задача, 4 чекпойнтов.
- ZipDepth
- 1 задача, 2 чекпойнтов.
- DeiT
- 1 задача, 3 чекпойнтов.
- YOLOv1
- Детекция, 1 чекпойнт.
- YOLOv2
- Детекция, 2 чекпойнтов.
- YOLOv3
- Детекция, 3 чекпойнтов.
- YOLOv4
- Детекция, 2 чекпойнтов.
- CLIP
- 2 задач, 2 чекпойнтов.
- EdgeTAM
- 1 задача, 0 чекпойнтов.
- Florence-2
- Детекция, веса распространяются их авторами, а не LibreYOLO.
- Grounding DINO
- Детекция, 0 чекпойнтов.
- InternVL3
- Детекция, веса распространяются их авторами, а не LibreYOLO.
- Kosmos-2
- Детекция, веса распространяются их авторами, а не LibreYOLO.
- LFM2-VL
- Детекция, веса распространяются их авторами, а не LibreYOLO.
- LibreMODUS
- 4 задач, веса распространяются их авторами, а не LibreYOLO.
- LocateAnything
- 2 задач, веса распространяются их авторами, а не LibreYOLO.
- MobileSAM
- 1 задача, 1 чекпойнт.
- OMDet-Turbo
- Детекция, 0 чекпойнтов.
- OV-DEIM
- Детекция, 0 чекпойнтов.
- OWLv2
- Детекция, 0 чекпойнтов.
- PicoSAM3
- 1 задача, 0 чекпойнтов.
- Qwen3-VL
- Детекция, веса распространяются их авторами, а не LibreYOLO.
- SAM
- 1 задача, 0 чекпойнтов.
- SAM 2
- 1 задача, 0 чекпойнтов.
- SAM 3
- 1 задача, 0 чекпойнтов.
- SenseNova-Vision
- 7 задач, 0 чекпойнтов.
- SigLIP2
- 2 задач, 2 чекпойнтов.
- SmolVLM2
- Детекция, веса распространяются их авторами, а не LibreYOLO.
- QuickSRNet
- 1 задача, 1 чекпойнт.
- Qwen3-VL grounding
- 1 задача, 0 чекпойнтов.
- HVI-CIDNet
- 1 задача, 1 чекпойнт.
- LaMa
- 1 задача, 1 чекпойнт.
- North Micro Vision
- Детекция, веса распространяются их авторами, а не LibreYOLO.
- PE Core
- 2 задач, 5 чекпойнтов.
- PP-LiteSeg
- 1 задача, 4 чекпойнтов.
- ShowUI
- 1 задача, веса распространяются их авторами, а не LibreYOLO.
- V-JEPA 2
- 2 задач, 8 чекпойнтов.
- Florence-2 grounding
- 1 задача, 0 чекпойнтов.
- PP-YOLOE
- Детекция, веса распространяются их авторами, а не LibreYOLO.
- ViTMatte
- 1 задача, 1 чекпойнт.
- 3D-MOOD
- 1 задача, 2 чекпойнтов.
- BEN2
- 1 задача, 1 чекпойнт.
- ConvNeXt V2
- 1 задача, 8 чекпойнтов.
- DDColor
- 1 задача, 2 чекпойнтов.
- DEKR
- 1 задача, веса распространяются их авторами, а не LibreYOLO.
- DetAny3D
- 1 задача, 0 чекпойнтов.
- FCOS3D
- 1 задача, 0 чекпойнтов.
- Gemma 4
- Детекция, 0 чекпойнтов.
- GTR
- 6 задач, 22 чекпойнтов.
- LeVJEPA
- 1 задача, 1 чекпойнт.
- LibreVLA
- 1 задача, веса распространяются их авторами, а не LibreYOLO.
- Marigold V2
- 3 задач, 9 чекпойнтов.
- Molmo2
- 1 задача, 0 чекпойнтов.
- Moondream
- 2 задач, 0 чекпойнтов.
- Speridlabs Idol
- 1 задача, веса распространяются их авторами, а не LibreYOLO.
- FLUX.2 klein
- 1 задача, веса распространяются их авторами, а не LibreYOLO.
- SANA-Sprint
- 1 задача, веса распространяются их авторами, а не LibreYOLO.
- WeVisOne-VL
- 5 задач, веса распространяются их авторами, а не LibreYOLO.
- TinyFormer
- Детекция, 11 чекпойнтов.
- U-Net
- 1 задача, 1 чекпойнт.
- WildDet3D
- 1 задача, 0 чекпойнтов.
Измерено, а не заявлено
Vision AnalysisКаждое значение точности и задержки в этой документации получено из опубликованного запуска, для которого указаны оборудование, среда выполнения и разрядность. График ниже обновляется автоматически.
Работа с моделью
- Обучение
- Датасеты, аргументы, аугментация, несколько GPU и журналирование экспериментов.
- Предсказание
- Изображения, папки, видео, веб-камеры и RTSP-потоки.
- Экспорт и развёртывание
- Двенадцать целевых форматов с матрицей поддержки для каждого семейства.
- Командная строка
- Все возможности Python API без написания кода на Python.
О лицензии
Код LibreYOLO распространяется по лицензии MIT. Она не требует открывать исходный код приложения, не распространяется на веса модели и не меняется, если вы продаёте созданный продукт. Предобученные веса лицензируются отдельно: каждый чекпойнт сохраняет лицензию того, кто его обучил, и документация указывает её отдельно, а не сводит все лицензии к общему заявлению. Некоторые веса доступны только для некоммерческого использования, и это явно указано.