Характеристики

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

Ссылки

LibreECl-seg-obj2coco

Сегментация изображенийИзображение → mask

EdgeCrafter L — модель сегментации изображений, предварительно обученная на Objects365 и дообученная на COCO для обнаружения и сегментации объектов.

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-seg-obj2coco — модель EdgeCrafter L для сегментации изображений, опубликованная INTELLINDUST и предоставленная в формате PyTorch через LibreYOLO. Она предварительно обучена на Objects365, затем дообучена на COCO; это вариант с явным выбором COCO, тогда как версия LibreECl-seg.pt предназначена для обучения только на COCO. Модель принимает изображение и формирует результаты сегментации объектов. Для загрузки требуется версия LibreYOLO с поддержкой имени файла obj2coco либо версия, способная загружать соответствующий локальный чекпойнт.

Веса перенесены из официального файла ecseg_l_o3652coco.pth: обученные тензоры и ключи state dict не изменены. Проверены схема чекпойнта, загрузка, покрытие параметров и прямой проход на CPU с размером 640 пикселей. Точность на COCO и соответствие экспорта отдельно не переоценивались. Использование некоммерческое; коммерческое применение требует отдельной лицензии INTELLINDUST, и эти веса не распространяются под лицензией MIT LibreYOLO.

Сценарии применения

сегментация объектов на изображениях COCO
выделение объектов на фотографиях
сегментация объектов после предварительного обучения на Objects365
запуск сегментации изображений через библиотеку LibreYOLO

Ограничения

Точность на COCO и соответствие результатов при экспорте независимо не проверялись. Веса предназначены только для некоммерческого использования; для коммерческого применения нужна отдельная лицензия INTELLINDUST.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

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

from libreyolo import LibreYOLO

model = LibreYOLO("LibreECl-seg-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: ecseg_l_o3652coco.pth

Release: edgecrafterv1_o365 (August 14, 2026)
Source SHA-256: 7590d164865a280ca1bd5d639878f5618d8584a42f0f99aaf9d4b7100d1fd866
Converted SHA-256: c2f8d8318abe0f1693e318405a55862d0c60cc6b54769977791c3ae114325d01

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 · image-segmentation

Нельзя запустить

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

Ревизия весов: 156a1ab