YOLO-NAS у LibreYOLO: підтримка, навчання та експорт
YOLO-NAS досі залишається корисним детектором. У рідному для YOLO-NAS проєкті SuperGradients останній випуск, версії 3.7.1, вийшов у квітні 2024 року. LibreYOLO підтримує передбачення, навчання, валідацію та експорт цієї моделі.
from libreyolo import LibreYOLO
model = LibreYOLO("LibreYOLONASs.pt")
result = model("image.jpg", save=True)
print(result.boxes.xyxy)
LibreYOLO підтримує моделі S, M і L для виявлення об'єктів, а також оцінювання пози. Контрольні точки завантажуються з публічного CDN Deci під назвами на кшталт LibreYOLONASs.pt. LibreYOLO не розміщує жодної з них, а умови Deci щодо некомерційного використання залишаються чинними. SuperGradients фіксує залежність від PyTorch у діапазоні версій від 1.9 до 1.13, тоді як LibreYOLO потребує версії 2.4 або новішої. Експорт моделей для виявлення об'єктів підтримує ONNX, TorchScript, OpenVINO, NCNN, TFLite, Paddle, MNN, ExecuTorch і Core AI. CoreML не підтримується.
Щоб навчати модель без контрольної точки Deci:
from libreyolo import LibreYOLONAS
model = LibreYOLONAS(None, size="s")
model.train(data="my-dataset.yaml", imgsz=640, batch=16)
Ми також плануємо навчити YOLO-NAS з нуля на COCO й опублікувати ці ваги.
Встановіть пакет командою pip install libreyolo. У документації YOLO-NAS наведено відомості про модель. Докладніше альтернативу описано у статті альтернатива SuperGradients.