/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Библиотека
libreyolo
Опубликована
26 сен 2026

LibreGTRm-pose

Классификация и разметка

Веса GTR-M для обнаружения 17 ключевых точек позы людей на изображениях COCO через LibreYOLO.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 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

LibreGTRm-pose — веса модели GTR-M для оценки позы людей на изображениях в наборе COCO, преобразованные для использования в LibreYOLO. Модель принимает изображение и предсказывает ключевые точки людей; для каждого обнаруженного человека результат содержит 17 точек с координатами и оценкой уверенности.

Веса основаны на официальной реализации GTR и опубликованном чекпойнте. При переносе выбраны EMA-веса, добавлены метаданные схемы LibreYOLO, а обученные параметры и ключи state dict оставлены без изменений; состояние оптимизатора удалено. Для запуска требуется версия LibreYOLO с поддержкой GTR pose, готовившаяся к выпуску v1.6.0. Репозиторий указывает лицензию MIT.

В README описаны проверки схемы чекпойнта, сохранности тензоров, загрузки и предсказаний на CPU, включая согласование с закреплённым upstream-графом позы. Независимые показатели точности на COCO, задержки, проверка паритета на CUDA и обучение на GPU не заявлены.

Сценарии применения

  • оценка позы людей на фотографиях
  • обнаружение ключевых точек тела на изображениях
  • анализ позы людей на изображениях COCO

Ограничения

Для запуска нужна версия LibreYOLO с поддержкой GTR pose. Независимые показатели точности и задержки не приведены; паритет CUDA и проверка обучения на GPU отложены.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

LibreGTRm-pose

GTR-M COCO person keypoint (pose) weights converted for LibreYOLO.

GTR support is being prepared for LibreYOLO v1.6.0. Earlier PyPI releases may not include this model family.

Usage

With a LibreYOLO version that includes GTR pose:

from libreyolo import LibreYOLO
model = LibreYOLO("LibreGTRm-pose.pt")
results = model.predict("image.jpg")
keypoints = results[0].keypoints  # (N, 17, 3)

The default input is 640 by 640 pixels. This checkpoint supports pose with the 17 COCO person keypoints.

Source

Official GTR implementation, source revision 782e737efe2e6437ac537fbdcee089673d3376c1.

Published checkpoint, weight repository revision 9fc62c8c2b2c976835d0f1c1ffc544dbc0f9e29f. Copyright (c) 2026 Intellindust-AI-Lab. The source code is MIT licensed and the publisher's weight repository explicitly declares MIT.

Modifications

Selected the EMA state dict and added LibreYOLO schema v1.0 metadata. Learned parameters and state-dict keys are unchanged. Training/optimizer state was removed. Conversion uses weights/convert_gtr_weights.py in the LibreYOLO source repository.

Validation

Checkpoint schema, exact tensor preservation, strict loading, CPU prediction and CPU agreement with the pinned upstream pose graph were checked for this artifact. CUDA parity, independent COCO keypoint accuracy and GPU training validation are deferred to the LibreYOLO v1.6.0 release checks. No independently reproduced accuracy or latency numbers are claimed here.

License

MIT. See LICENSE and NOTICE.

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
e056469

0 моделей