RT-DETR 不用 Ultralytics:v1、v2 和 v4 的 Apache-2.0 版本
在 MIT 许可的库中运行和微调 RT-DETR、RT-DETRv2 与 RT-DETRv4,使用 Apache-2.0 权重,通过同一套 API 完成预测、训练、验证和导出。
关于使用 LibreYOLO 运行检测模型的教程和深度解析。
在 MIT 许可的库中运行和微调 RT-DETR、RT-DETRv2 与 RT-DETRv4,使用 Apache-2.0 权重,通过同一套 API 完成预测、训练、验证和导出。
RF100-VL 结果衡量 YOLOv9、YOLOX、YOLO-NAS、EdgeCrafter 和 RF-DETR 在 100 个真实数据集上微调后的泛化能力。
用 LibreYOLO 对 YOLO-NAS 进行预测、训练、验证和导出。SuperGradients 最近一次发版是 2024 年 4 月。我们计划从零训练新权重,以摆脱 Deci 许可证。
RF100-VL 衡量检测器在 COCO 之外数据集上的微调表现。RF-DETR 和 YOLO-NAS 的得分高于 YOLOv8。了解如何在 LibreYOLO 中运行这两个模型。
基于一手资料梳理 69 家边缘 AI 厂商及 NPU 生态,涵盖芯片、SDK、部署产物、量化,以及有文档记录的计算机视觉和 YOLO 支持。
通过 LibreYOLO 的目标检测 API 运行 EfficientDet D0-D4 的预测、验证和导出。
原始 Facebook Research DETR 仓库已归档。通过 LibreYOLO 运行四种官方 DETR 变体。
官方 MiDaS 仓库已归档。通过 LibreYOLO 运行其 Small 和 DPT-Large 深度模型。
MMYOLO 最近一次发布是在 2023 年。通过 LibreYOLO 的直接 API 运行 RTMDet 等受支持的检测器。
通过 LibreYOLO 运行 Real-ESRGAN 2x 和 4x 图像放大,包括适用于大图的分块推理。
英伟达于 2024 年收购 Deci 后,SuperGradients 停止发布新版本。LibreYOLO 是持续维护的替代方案,可运行相同的 YOLO-NAS 权重,并通过一个 MIT 许可的 API 完成预测、训练和导出。
YOLOX 最新版本发布于 2022 年。通过 LibreYOLO API 运行、训练、验证和导出 YOLOX。
2026 年完整的 YOLO 许可版图:YOLOv1 到 YOLOv13、YOLO26、YOLO-World 和 YOLOE,涵盖原始仓库与宽松许可的重写版,附论文和 GitHub 链接,并说明哪些真正可以用在商业产品中。
Google 在 2024 年 9 月将 TensorFlow Lite 更名为 LiteRT。运行时相同,.tflite 文件相同,什么都不会坏。本文讲清楚改名的原因、实际变化,以及如何用 LibreYOLO 导出模型。
一份持续更新的清单,收集网络上提及 LibreYOLO 的演讲、博客文章和社区讨论,从 CVPR 2026 到 Hacker News 和 r/computervision。
YOLOv5、YOLOv8、YOLO11 和 YOLO26 都采用 AGPL-3.0,因此不能免费用于闭源商用。本文逐个版本讲清许可到底要求什么,以及采用 MIT 许可的替代方案。
一份务实的指南,梳理 2026 年 Ultralytics YOLO 的最佳开源替代方案:它们的许可、任务覆盖与部署限制,以及最完整的 MIT 许可 YOLO 库 LibreYOLO 在其中的位置。
在丹佛举办的 CVPR 2026 上,来自 Jabra 和哥本哈根信息技术大学的团队在他们的「Edge AI in Action」教程中使用 LibreYOLOXs 作为示例模型,并将它运行在 Hailo-8L 和 Snapdragon 上。
RTMDet 是目前速度最快、精度也很高的检测器之一。但它的官方安装方式在过去两年发布的任何 PyTorch 上都无法正常工作。这里提供另一种方案。
Depth Anything V2 能提供业界领先的单目深度估计。下面教你如何用 LibreYOLO 两行代码把它跑起来。