Phát hiện đối tượng.
100% giấy phép MIT.
Đưa YOLO trở lại dễ tiếp cận, đúng như những người tạo ra nó luôn mong muốn. Một engine hiện đại, giấy phép MIT, để huấn luyện và triển khai các mô hình phát hiện đối tượng tiên tiến nhất.
1 from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE 2 3 model = LibreYOLO("LibreYOLOXs.pt") 4 results = model(SAMPLE_IMAGE, save=True)
Ủng hộ LibreYOLO
Cách giúp đỡ tốt nhất là gắn sao cho repo. Nếu bạn gặp vấn đề hoặc có góp ý, hãy mở một issue, và các đóng góp mã nguồn rất được hoan nghênh.
Câu hỏi, lỗi khi huấn luyện và tin tức về các bản phát hành đều được thảo luận ở r/LibreYOLO. Ghé qua chào mọi người.
Một thư viện, trọn vẹn quy trình
Huấn luyện, kiểm định, xuất và triển khai mô hình phát hiện đối tượng từ một gói duy nhất với giấy phép MIT thoáng.
MIT thực sự
Không có AGPL ở bất kỳ đâu trong chuỗi phụ thuộc. Dùng được trong sản phẩm mã nguồn đóng, SaaS, hệ thống nhúng.
Một API, ba kiến trúc
YOLOX, YOLOv9 và RF-DETR sau một lệnh gọi LibreYOLO() duy nhất. Kiến trúc, kích thước và số lớp đối tượng được tự động nhận diện từ trọng số.
Có sẵn mọi thứ
Mọi định dạng đầu vào: đường dẫn, URL, PIL, NumPy, OpenCV, tensor, bytes. Inference chia ô cho ảnh kích thước lớn. Tự động tải trọng số từ HuggingFace.
Huấn luyện
Tinh chỉnh trên dataset YOLO hoặc COCO của riêng bạn với tăng cường dữ liệu tích hợp sẵn, mixed precision và early stopping. Tiếp tục từ bất kỳ checkpoint nào.
Kiểm định
Đánh giá theo chuẩn COCO với mAP50, mAP50-95, precision và recall trên dataset COCO hoặc dataset riêng. Có sẵn chỉ số theo từng lớp đối tượng và ma trận nhầm lẫn.
Xuất và triển khai
Xuất ONNX chỉ với một dòng, kèm metadata nhúng sẵn để triển khai dễ dàng.
Cộng đồng nói gì
“You have my hearty support for this. I'll be so happy when there is a good, community maintained, MIT licensed alternative to Ultralytics.”
u/Covered_in_bees_
“You have my hearty support for this. I'll be so happy when there is a good, community maintained, MIT licensed alternative to Ultralytics.”
u/Covered_in_bees_
“This is so cool bro. If I see some place I can contribute, I will definitely do so!”
u/FedStan
“This looks like a really good project, and I hope you are able to realize the full vision you seem to have for it. Very exciting.”
u/CalmBet
LibreYOLO là một nỗ lực rất lớn. Những lời nhắn như thế này giúp chúng tôi đi tiếp.
Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay
$ pip install libreyolo