tiện ích libreyolo

Chín lệnh dùng để báo cáo hoặc kiểm tra thay vì tính toán. Chúng in ra thông tin môi trường, danh mục mô hình và định dạng, các giá trị mặc định đã được phân giải, chi tiết của checkpoint, và chúng xây dựng cùng truy vấn một bộ sưu tập khuôn mặt (gallery).

Lệnh: version, checks, models, formats, cfg, info, metadata, enroll, compare
Đầu ra: stdout, dạng văn bản hoặc với json=true là một đối tượng duy nhất mang schema_version

Cú pháp

bash

libreyolo <command> [key=value ...]

Các tham số là cặp key=value, và dạng POSIX cũng dùng được, nên model=x và --model x là cùng một tham số. Mọi lệnh ở đây đều ghi kết quả ra stdout và chấp nhận json=true cùng quiet=true.

Lệnh gốc có một cờ riêng của nó, libreyolo --version, in ra chuỗi phiên bản rồi thoát. Đầu ra đó nhỏ hơn so với lệnh version bên dưới.

version

In phiên bản LibreYOLO cùng các phiên bản Python, torch và CUDA mà nó đang chạy trên đó.

bash

libreyolo version

Tham số	Mặc định	Ý nghĩa
`json`	`false`	Đầu ra JSON ra stdout
`quiet`	`false`	Tắt stderr

checks

In môi trường chi tiết hơn: Python, torch, CUDA, cuDNN, mọi GPU phát hiện được kèm tên và bộ nhớ của nó, và phiên bản đã cài của từng gói tùy chọn mà các đường xuất mô hình sử dụng.

bash

libreyolo checks

Tham số	Mặc định	Ý nghĩa
`json`	`false`	Đầu ra JSON ra stdout
`quiet`	`false`	Tắt stderr

Danh sách gói bao gồm onnx, onnxruntime, tensorrt, openvino, paddlepaddle, x2paddle, mnn, ncnn, onnx2tf, ai-edge-litert, transformers và scipy. Gói chưa được cài sẽ được báo đúng như vậy chứ không bị bỏ qua, nên một lần xuất mô hình thất bại có thể truy ngược về một phụ thuộc còn thiếu chỉ từ một lệnh này.

models

Liệt kê mọi họ mô hình cùng các tác vụ, các kích thước, những tên CLI phân giải ra checkpoint của họ đó, và độ phân giải đầu vào của từng kích thước.

bash

libreyolo models

Tham số	Mặc định	Ý nghĩa
`json`	`false`	Đầu ra JSON ra stdout
`quiet`	`false`	Tắt stderr

Một họ mô hình có phụ thuộc tùy chọn chưa được cài sẽ được liệt kê là không khả dụng, kèm theo dòng pip install giúp nó khả dụng. Các tên CLI chính là thứ mà model= chấp nhận như một dạng viết tắt: yolox-s phân giải thành LibreYOLOXs.pt, và những tác vụ không phải phát hiện đối tượng mang thêm hậu tố tác vụ của chúng.

formats

Liệt kê các định dạng xuất mà môi trường đã cài có thể tạo ra, kèm phần mở rộng tệp của từng định dạng và việc nó có hỗ trợ FP16 và INT8 hay không.

bash

libreyolo formats [family=<family>] [task=<task>]

Tham số	Mặc định	Ý nghĩa
`family`		Hiển thị các mức hỗ trợ cho một họ mô hình. `model=` được chấp nhận như cùng một tùy chọn
`task`		Tác vụ chuẩn của mô hình. Là tác vụ mặc định của họ mô hình khi không đặt
`json`	`false`	Đầu ra JSON ra stdout
`quiet`	`false`	Tắt stderr

Khi không có family, đầu ra chỉ là danh mục định dạng. Khi có, mỗi định dạng được bổ sung mức hỗ trợ cho họ mô hình và tác vụ đó, lý do đằng sau mức đó, và mọi ràng buộc gắn với nó. Một họ mô hình không xác định, hoặc một tác vụ mà họ mô hình đó không hỗ trợ, là lỗi cách dùng.

Các bí danh định dạng xuất hiện bên cạnh tên chuẩn của chúng: engine cho tensorrt, litert cho tflite.

cfg

In ra cấu hình mặc định đã được phân giải: các mặc định của huấn luyện, các mặc định của kiểm định (validation), các mặc định của dự đoán, và các ghi đè theo từng họ mô hình.

bash

libreyolo cfg

Tham số	Mặc định	Ý nghĩa
`json`	`false`	Đầu ra JSON ra stdout
`quiet`	`false`	Tắt stderr

Các giá trị được đọc từ chính các dataclass cấu hình, không phải từ một bản sao, nên đây là nguồn chuẩn cho biết một lần chạy huấn luyện sẽ dùng gì khi bạn không truyền tham số. family_overrides là phần trả lời câu hỏi vì sao một họ mô hình lại được huấn luyện với những thiết lập mà bạn không yêu cầu. Xem libreyolo train để biết các ghi đè đó được áp dụng ra sao.

info

Tải một mô hình trên CPU và báo cáo họ mô hình, kích thước, số lượng tham số, các lớp đối tượng, và mức hỗ trợ xuất cho từng định dạng.

bash

libreyolo info model=<name|path>

Tham số	Mặc định	Ý nghĩa
`model`		Tên mô hình hoặc đường dẫn tới trọng số. Bắt buộc
`detailed`	`false`	Kèm chi tiết theo từng tham số
`json`	`false`	Đầu ra JSON ra stdout
`quiet`	`false`	Tắt stderr

metadata

Đọc metadata của một checkpoint mà không dựng mô hình, và kiểm tra nó theo schema checkpoint của LibreYOLO.

bash

libreyolo metadata path=<checkpoint.pt>

Tham số	Mặc định	Ý nghĩa
`path`		Đường dẫn tới một checkpoint `.pt`. Bắt buộc
`json`	`false`	Đầu ra JSON ra stdout
`quiet`	`false`	Tắt stderr

Những mục chứa tensor lớn được tóm tắt thay vì in ra, nên đầu ra vẫn dễ đọc với một checkpoint huấn luyện đầy đủ. Một checkpoint không tồn tại sẽ thoát với checkpoint_not_found, còn checkpoint có metadata không qua được kiểm tra sẽ in ra các lỗi và thoát với mã 1.

enroll

Xây dựng một gallery khuôn mặt từ cây thư mục mỗi người một thư mục, để những lần dự đoán sau có thể gọi tên các khuôn mặt mà chúng tìm thấy.

bash

libreyolo enroll model=<embedder> source=<people-dir> gallery=<gallery.npz>

Tham số	Mặc định	Ý nghĩa
`model`		Mô hình embedding khuôn mặt, đường dẫn hoặc tên. Bắt buộc
`source`		Cây thư mục mỗi người một thư mục, `source/<identity>/*.jpg`. Bắt buộc
`gallery`		Tệp gallery đầu ra `.npz`. Được mở rộng tại chỗ nếu đã tồn tại. Bắt buộc
`face_detector`		Bộ phát hiện khuôn mặt: một tệp YuNet `.onnx` hoặc một bộ phát hiện của LibreYOLO. Là bộ phát hiện mặc định của họ mô hình khi không đặt
`device`	`auto`	Thiết bị: `0`, `cpu`, `mps`, `auto`
`json`	`false`	Đầu ra JSON ra stdout
`quiet`	`false`	Tắt stderr

bash

# people/ chứa mỗi danh tính một thư mục; tên thư mục trở thành danh tính
libreyolo enroll model=librefacerec-l.onnx source=people/ gallery=people.npz

Tên thư mục con chính là danh tính. Một ảnh tham chiếu không phát hiện được khuôn mặt nào sẽ bị bỏ qua kèm một dòng trên stderr và phần còn lại vẫn tiếp tục; một nguồn không có thư mục con danh tính nào, hoặc một nguồn hoàn toàn không tìm thấy khuôn mặt nào, là lỗi.

Truyền tệp kết quả cho libreyolo predict dưới dạng gallery=people.npz để các phát hiện mang theo một danh tính và một điểm khớp.

compare

Báo cáo độ tương đồng cosine giữa hai ảnh khuôn mặt và việc nó có vượt ngưỡng cùng danh tính hay không.

bash

libreyolo compare model=<embedder> source=<a.jpg> source2=<b.jpg>

Tham số	Mặc định	Ý nghĩa
`model`		Mô hình embedding khuôn mặt, đường dẫn hoặc tên. Bắt buộc
`source`		Ảnh thứ nhất. Bắt buộc
`source2`		Ảnh thứ hai để so sánh với ảnh đầu. Bắt buộc
`face_detector`		Bộ phát hiện khuôn mặt: một tệp YuNet `.onnx` hoặc một bộ phát hiện của LibreYOLO
`threshold`	`0.4`	Ngưỡng độ tương đồng cosine cho quyết định cùng danh tính
`device`	`auto`	Thiết bị: `0`, `cpu`, `mps`, `auto`
`json`	`false`	Đầu ra JSON ra stdout
`quiet`	`false`	Tắt stderr

bash

libreyolo compare model=librefacerec-l.onnx source=a.jpg source2=b.jpg

libreyolo verify được đăng ký như một tên thứ hai cho lệnh này và nhận cùng các tham số.

Cả compare lẫn enroll đều cần một mô hình có tác vụ là embedding khuôn mặt. Bất kỳ thứ gì khác sẽ thoát với config_unsupported. Cả đường dẫn ảnh cục bộ lẫn URL http hoặc https đều được chấp nhận làm nguồn.

Ví dụ

Môi trường

libreyolo versionlibreyolo checks

Những gì có sẵn

libreyolo modelslibreyolo formats family=yolo9 task=detect

Kiểm tra một checkpoint

libreyolo info model=LibreYOLO9s.ptlibreyolo metadata path=weights/LibreYOLO9s.pt

Ghi chú

stdout mang kết quả; tiến trình và cảnh báo đi ra stderr. json=true in ra một đối tượng duy nhất có schema_version, đây là dạng nên đọc từ một script. Đầu ra dạng văn bản là mặc định và được dành cho người đọc.

Mã thoát theo cùng bảng ánh xạ như phần còn lại của CLI: 0 khi thành công, 2 cho lỗi cách dùng hoặc lỗi cấu hình, 3 khi không tìm thấy nguồn, 4 khi không tải được mô hình hoặc checkpoint, và 1 cho các lỗi runtime khác.

Liên quan: libreyolo doctor, lệnh kiểm tra ở phía tập dữ liệu (dataset), và libreyolo profile, lệnh ở phía hiệu năng.