目标检测。
100% MIT 许可。
让 YOLO 重新变得触手可及，正如它的创造者们一直期望的那样。 一个现代化的、采用 MIT 许可的引擎，用于训练和部署最先进的目标检测模型。
quickstart.py
1 from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE 2 3 model = LibreYOLO("LibreYOLOXs.pt") 4 results = model(SAMPLE_IMAGE, save=True)
检测到 1 个目标（人）
0.023sparkour_result.jpg
✓ 检测到 1 个目标（人）0.023s
一个库，覆盖整个工作流
用一个宽松的、MIT 许可的工具包，完成检测模型的训练、验证、导出与部署。
纯正 MIT
整个依赖链中没有任何 AGPL。可用于闭源产品、SaaS 和嵌入式系统。
一个 API，三种架构
YOLOX、YOLOv9 和 RF-DETR 都在同一个 LibreYOLO() 调用之后。架构、尺寸和类别数都会从权重中自动检测。
开箱即用
支持任意输入格式：路径、URL、PIL、NumPy、OpenCV、张量、字节。对大图像支持分块推理。自动从 HuggingFace 下载权重。
训练
在自定义 YOLO 或 COCO 数据集上微调，内置数据增强、混合精度和早停。可从任意检查点恢复训练。
验证
在 COCO 或自定义数据集上进行 COCO 标准评估，提供 mAP50、mAP50-95、精确率和召回率。开箱即用的逐类别指标和混淆矩阵。
导出与部署
一行代码导出 ONNX，并嵌入元数据，便于部署。
r/computervision
社区的声音
“我衷心支持这个项目。当出现一个优秀的、由社区维护的、MIT 许可的 Ultralytics 替代品时，我会非常高兴。”
u/Covered_in_bees_
“
“我衷心支持这个项目。当出现一个优秀的、由社区维护的、MIT 许可的 Ultralytics 替代品时，我会非常高兴。”
u/Covered_in_bees_
“
“太酷了，兄弟。如果我发现有可以贡献的地方，一定会出力！”
u/FedStan
“
“这看起来是个非常棒的项目，希望你能实现你为它设想的完整愿景。非常令人期待。”
u/CalmBet
LibreYOLO 是一项巨大的工程。正是这些留言支撑着我们继续前行。