Cấp ổn định

Cấp hỗ trợ xuất

Cấp quyết định lệnh gọi có thành công hay không. Nó áp dụng cho bộ ba (family, task, format), và mỗi tổ hợp có đúng một cấp.

Cả validated và available đều tiếp tục mà không cần xác nhận hoặc cảnh báo chung. Khác biệt nằm ở bằng chứng chứ không phải quyền: mục validated có parity test và bản phát hành since, còn mục available thì chưa. Ví dụ, chuyển đổi CoreML không có lần chạy dự đoán macOS là available chứ không phải validated.

Tổ hợp blocked thất bại trước khi kiểm tra dependency, nạp dữ liệu hiệu chuẩn, tracing hoặc tạo artifact, nên không có gì dở dang được ghi.

Mỗi ô validated có ràng buộc mô tả cấu hình tạo ra con số parity, thường là canvas đầu vào cố định, batch 1, FP32 và phiên bản runtime cụ thể. Hãy hiểu đó là cam kết về cấu hình ấy, không phải định dạng nói chung. Quy tắc điền các ô không có mục tường minh nằm trên trang ma trận xuất.

from libreyolo.models.registry import GROUPS, group_offrom libreyolo.export.support import get_support, validated_alternatives family = "yolo9" group = group_of(family)print(group, GROUPS[group]) print(get_support(family, "detect", "onnx").tier)print(validated_alternatives(family, "detect"))

Cấp API

Cấp quyết định hình dạng lệnh gọi. Mỗi họ nằm trong đúng một cấp, được chọn theo call contract chứ không theo kiến trúc.

Ba cấp sibling cố ý không đăng ký vào detector factory, vì vậy LibreYOLO("some-alias") không truy cập chúng. Chúng nạp theo alias kích thước và tự động tải thay vì dò checkpoint.

Cả bốn trả về cùng Results, nên mã downstream không đổi giữa chúng. Khác biệt là phương thức nào hoạt động: cấp sibling phát NotImplementedError với train(), val() và export(), còn cấp SAM cùng open-vocabulary cũng phát lỗi với track(). Mỗi trang cấp liệt kê các phần loại trừ riêng.

Nhóm phạm vi

Phân loại này quyết định lần chạy kiểm thử đa họ bao gồm những họ nào và là phân loại người đọc thường gặp nhất trên trang mô hình. Mỗi họ đã đăng ký nằm trong đúng một nhóm, và kiểm thử thất bại nếu họ đã đăng ký thiếu enrollment. GROUPS trong libreyolo/models/registry.py là nguồn của cột Ý nghĩa bên dưới; MODEL_GROUPS trong cùng file gán mọi họ, còn cột Họ đếm trực tiếp phép gán đó. Cột Nhãn là tên ngắn mà website dùng cho cùng nhóm ở đầu trang mô hình.

Tổng cộng 87 họ trong sáu nhóm. Chỉ g3 đã chứa nhiều họ hơn tất cả nhóm còn lại cộng lại, vì phần lớn registry là dòng chỉ inference và phạm vi museum thay vì detector đang được huấn luyện tích cực.

Với người đọc chọn mô hình, nhóm cho biết nơi kỳ vọng ưu tiên kỹ thuật, không phải độ chính xác của họ. g0 và g1 là nơi tính năng mới được thiết kế và đưa vào trước; g2 được duy trì ổn định trong CI nhưng tính năng xuất hiện tùy cơ hội thay vì cùng đợt phát hành. g3 nêu sự thiếu vắng chứ không phải giới hạn: predict, validate và export ở nơi họ hỗ trợ vẫn hoạt động, còn train() trên họ g3 hoặc g4 phát NotImplementedError nêu lý do thay vì âm thầm làm một phần. Họ s hoàn toàn không nằm trong đánh đổi này vì nạp qua factory riêng thay vì LibreYOLO(). Xem khái niệm cốt lõi để biết nhóm kết hợp với tác vụ, họ và kích thước thế nào khi đọc tên file checkpoint.

Nhóm không tự cấp hoặc hạn chế khả năng hướng đến người dùng. Hỗ trợ đến từ API đã triển khai của họ và phép kiểm tra khả năng theo định dạng, không bao giờ chỉ từ thành viên nhóm. Nhóm phân loại họ chứ không phân loại tác vụ, nên lần chạy phạm vi theo tác vụ sẽ nêu tác vụ tường minh, như "g1 detect".

Hai nơi đọc nhóm ở runtime thay vì chỉ trong kiểm thử. collect_model_inventory() trong libreyolo/models/inventory.py gắn nhóm vào mọi mục danh mục CLI in ra, còn pretrained=False chỉ kích hoạt pipeline khởi tạo lại đặc biệt từ đầu cho họ trong g0 và g1. Ngoài hai nhóm này, phép kiểm tra trong libreyolo/models/base/model.py bị bỏ qua hoàn toàn, nên pretrained=False đến train() riêng của họ như keyword thông thường.

Huấn luyện

Họ trong g3 hoặc g4 không có bản triển khai huấn luyện và gọi train() sẽ báo lỗi. Đây là thuộc tính mã của họ, không phải do nhóm gây ra; nhóm ghi nhận sự thật đó.

Với họ có thể huấn luyện, việc một nút augmentation có đến pipeline hay không là câu hỏi riêng với từ vựng ba giá trị used, gated_by_mosaic và ignored. Xem ma trận augmentation.

Những gì một cấp không cho bạn biết

Cấp không phải cam kết độ chính xác. Bản xuất validated cho biết artifact tái tạo mô hình native trong ngưỡng đã nêu; nó không nói mô hình native đạt điểm thế nào trên dataset. Con số benchmark nằm trên trang mô hình.

Cấp cũng không phải tuyên bố giấy phép. Giấy phép trọng số khác nhau trong một họ và repo lưu checkpoint cụ thể là nguồn có thẩm quyền. Việc một họ nằm trong detector factory không nói gì về khả năng dùng trọng số công bố cho thương mại.