Характеристики

Лицензия: Своя лицензия
Библиотека: libreyolo
Опубликована: 13 сен 2026

Ссылки

LibreECl-pose-obj2coco

Классификация и разметка

Вариант EdgeCrafter L, дообученный на COCO после предварительного обучения на Objects365, для обнаружения ключевых точек на изображениях.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

LibreECl-pose-obj2coco — модель EdgeCrafter L для обнаружения ключевых точек на изображениях. Она предварительно обучена на Objects365 и дообучена на COCO; это вариант с таким порядком обучения, тогда как модель LibreECl-pose.pt обучена только на COCO. Репозиторий содержит конвертированные веса PyTorch для использования через библиотеку LibreYOLO.

Модель предназначена для поиска ключевых точек на изображениях. В README приведён пример инференса на файле изображения. Тензоры обученных весов и ключи state dict при конвертации сохранены; независимая повторная оценка точности на COCO и соответствия экспорта не проводилась. Коммерческое использование запрещено без отдельной лицензии INTELLINDUST; эти веса не подпадают под лицензию MIT LibreYOLO.

Сценарии применения

обнаружение ключевых точек на изображениях
поиск позы объектов на изображении
инференс модели позы через LibreYOLO

Ограничения

Точность на COCO и соответствие экспорта независимо не перепроверялись. Коммерческое использование требует отдельной лицензии INTELLINDUST.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

LibreECl-pose-obj2coco

NON-COMMERCIAL USE ONLY. Commercial use requires a separate license from INTELLINDUST. These weights are not covered by LibreYOLO's MIT license.

EdgeCrafter L for pose, pretrained on Objects365 and fine-tuned on COCO. This is an explicit opt-in variant; the COCO-only default is LibreECl-pose.pt. This file is not the raw 365-class pretraining model.

from libreyolo import LibreYOLO

model = LibreYOLO("LibreECl-pose-obj2coco.pt")
results = model.predict("image.jpg")

Requires a LibreYOLO version containing EC obj2coco filename support. Existing versions can load a downloaded local checkpoint path if they already support the corresponding EC task.

Source

Official asset: ecpose_l_o3652coco.pth

Release: edgecrafterv1_o365 (August 14, 2026)
Source SHA-256: 091ad72c92ee5de3383176cbae8e8836e9cacf2b9fbec94c11c855fbfe35343c
Converted SHA-256: c35b3c924e71f8d4f5bb58120998983aa9b3b8d61886b27fa03fc0684ba2e383

Modifications and validation

Conversion selects the released EMA when present and adds LibreYOLO metadata. Learned tensors and state-dict keys are unchanged, verified tensor by tensor. Checkpoint schema, factory loading, complete parameter coverage, and a finite 640-pixel CPU forward pass were checked. COCO accuracy and export parity have not been independently re-evaluated for this mirror.

Converter: convert_ec_weights.py.

License

EdgeCrafter License; included verbatim in LICENSE. See NOTICE for attribution and the license history.

The release asset repository still carries Apache-2.0. The main project changed to non-commercial terms on August 20, 2026, after this August 14 release. LibreYOLO's maintainer chose the stricter EdgeCrafter terms for this optional mirror. This is a disclosed redistribution policy, not upstream clarification of the conflicting notices or a claim that earlier Apache grants were revoked.

Objects365's dataset terms state academic-purpose availability, CC BY 4.0 annotations, and separate image restrictions. This repository redistributes model weights, not dataset images.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · libreyolo · keypoint-detection

Нельзя запустить

В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.

Ревизия весов: 8b30fc1