PP-YOLOE
PP-YOLOE is an anchor-free object detector with detection training and class-head resizing.
- Задачі
- detection
- Розміри
- s, m, l, x at 640 px
- Встановлення
pip install libreyolo- Рівень підтримки
- Підтримуваний, починаючи з v1.6.0. Додаткові придатні до навчання моделі: тести CI підтримують справними, а функції додають за нагоди.
- Ліцензії
- Код: MIT, ваги: No separate artifact grant recorded. Комерційне використання
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: підтримується | Detection to TorchScript: підтримується | Detection to ExecuTorch: підтримується | Detection to TensorRT: підтримується | Detection to OpenVINO: підтримується | Detection to Paddle: не підтримується | Detection to MNN: не підтримується | Detection to RKNN: не підтримується | Detection to ncnn: підтримується | Detection to TFLite: не підтримується | Detection to CoreML: не підтримується | Detection to Core AI: не підтримується |
from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibrePPYOLOEs.pt", device="cpu")model.export(format="onnx")Export setup lists format dependencies and loading exported artifacts.
Licensing
Перевіряйте ліцензію в репозиторії Hugging Face конкретних ваг, які завантажуєте. Кожна контрольна точка в організації LibreYOLO має ліцензію, і вона не завжди однакова для всього сімейства. Цей репозиторій є авторитетним джерелом, а наведене нижче резюме описує умови на момент останньої перевірки сторінки.
Це опис відповідних ліцензій, а не юридична консультація. Якщо відповідь має комерційне значення, самостійно прочитайте ліцензії та зверніться по юридичну консультацію.
- Оригінальна робота
- PP-YOLOE, PaddlePaddle
- Ліцензія першоджерела
- Apache-2.0
- Джерело першоджерела
- github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection
- Код LibreYOLO
- MIT
- Ваги
- No separate artifact grant recorded, поширюється авторами. LibreYOLO не розміщує й не дублює ці ваги.
- Тлумачення
- The upstream source is Apache-2.0. Pretrained artifacts download from the source CDN; a separate checkpoint license grant has not been recorded.
