PP-YOLOE
PP-YOLOE is an anchor-free object detector with detection training and class-head resizing.
- Задачи
- detection
- Размеры
- s, m, l, x at 640 px
- Установка
pip install libreyolo- Уровень поддержки
- Поддерживаемый, начиная с v1.6.0. Дополнительные обучаемые модели: тесты CI поддерживаются в рабочем состоянии, а функции добавляются по возможности.
- Лицензии
- Код: MIT, веса: No separate artifact grant recorded. Коммерческое использование
Install
pip install "libreyolo"Predict
from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibrePPYOLOEs.pt", device="cpu")result = model(SAMPLE_IMAGE)print(result.boxes)Released weights download from the source CDN with a pinned SHA-256 check. The constructor also accepts a local upstream checkpoint. The four sizes are s, m, l and x.
Train
Training uses ATSS assignment before switching to task-aligned assignment. static_assigner_epochs defaults to 30% of the requested epochs. A new class count rebuilds the class-prediction layers. AMP defaults to False.
Dataset setup describes the required training data.
from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibrePPYOLOEs.pt", device="cpu")# coco8 is a small YOLO-format detection dataset that downloads automatically.model.train(data="coco8.yaml", epochs=1, device="cpu", workers=0)Validate
from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibrePPYOLOEs.pt", device="cpu")metrics = model.val(data="coco8.yaml", workers=0)print(metrics)Use the dataset format for this task. Validation explains the dataset requirements and returned metrics.
Export
| Задача | ONNX | TorchScript | ExecuTorch | TensorRT | OpenVINO | Paddle | MNN | RKNN | ncnn | TFLite | CoreML | Core AI |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Detection | Detection to ONNX: поддерживается | Detection to TorchScript: поддерживается | Detection to ExecuTorch: поддерживается | Detection to TensorRT: поддерживается | Detection to OpenVINO: поддерживается | Detection to Paddle: не поддерживается | Detection to MNN: не поддерживается | Detection to RKNN: не поддерживается | Detection to ncnn: поддерживается | Detection to TFLite: не поддерживается | Detection to CoreML: не поддерживается | Detection to Core AI: не поддерживается |
from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibrePPYOLOEs.pt", device="cpu")model.export(format="onnx")Export setup lists format dependencies and loading exported artifacts.
Licensing
Проверяйте лицензию в репозитории конкретных весов на Hugging Face. Она указана для каждого чекпойнта в организации LibreYOLO и может различаться даже внутри одного семейства. Этот репозиторий считается авторитетным источником, а сводка ниже описывает условия на момент последней проверки страницы.
Это описание соответствующих лицензий, а не юридическая консультация. Если ответ важен для коммерческого использования, прочитайте лицензии самостоятельно и проконсультируйтесь с юристом.
- Оригинальная работа
- PP-YOLOE, PaddlePaddle
- Лицензия исходного проекта
- Apache-2.0
- Исходный код проекта
- github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection
- Код LibreYOLO
- MIT
- Веса
- No separate artifact grant recorded, распространяются авторами. LibreYOLO не размещает и не зеркалирует их.
- Толкование
- The upstream source is Apache-2.0. Pretrained artifacts download from the source CDN; a separate checkpoint license grant has not been recorded.
