Характеристики

Лицензия: Своя лицензия
Библиотека: libreyolo
Опубликована: 12 авг 2026

Ссылки

Hugging Face arXiv 2605.25046

LibreTinyFormers

LibreYOLO

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes

Детектор LibreTinyFormers на основе TinyFormer-S-PBM предназначен для обнаружения мелких объектов на изображениях.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 авг 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

LibreTinyFormers — веса TinyFormer-S-PBM, переупакованные для библиотеки LibreYOLO. Модель разработана AICVlab Национального университета Ян Мин Цзяотун; это гибридный детектор YOLO-DETR на основе DEIMv2, предназначенный для обнаружения мелких объектов. В архитектуре используются Spatial Semantic Adapter и четырёхмасштабный Parallel Bi-fusion neck, а версия S опирается на дистиллированную башню ViT-Tiny на базе DINOv3.

В README сообщается результат 51,5 mAP50-95 на COCO val2017. Модель принимает изображения и выдаёт обнаруженные объекты с координатами и классами; её можно запускать через LibreYOLO для предсказаний по изображениям. Веса опубликованы в формате ONNX, а лицензия распространения учитывает как Apache License 2.0 для кодовой линии TinyFormer/DEIMv2, так и лицензию DINOv3 для параметров backbone.

Сценарии применения

обнаружение мелких объектов на фотографиях
поиск небольших предметов на изображениях с камер наблюдения
детекция объектов на изображениях для компьютерного зрения

Ограничения

В README приведена метрика только для COCO val2017; результаты на других наборах данных и скорость инференса не указаны. Для распространения весов применяются условия обеих лицензий: Apache License 2.0 и DINOv3 License.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

LibreTinyFormers

TinyFormer-S-PBM detection weights, repackaged for LibreYOLO. TinyFormer ("TinyFormer: Preserving Tiny Objects in YOLO-DETR Hybrid Real-time Detectors", arXiv:2605.25046) is a DEIMv2-derived YOLO-DETR hybrid specialised for tiny objects via a Spatial Semantic Adapter and a 4-scale Parallel Bi-fusion neck. This size runs on the DEIMv2-distilled ViT-Tiny tower (DINOv3-distilled).

Reported COCO val2017 mAP50-95: 51.5.

Usage

from libreyolo import LibreYOLO

model = LibreYOLO("LibreTinyFormers.pt")   # auto-downloads from this repo
results = model.predict("image.jpg")

Source

Derived from mmpmmpmmpjosh/TinyFormer at commit 9075d9f, sourced from the official Google Drive checkpoint mirror. Copyright (C) 2026 AICVlab, National Yang Ming Chiao Tung University (NYCU). The TinyFormer codebase is licensed under the Apache License, Version 2.0 (DEIM/DEIMv2 lineage).

The backbone parameters derive from facebookresearch/dinov3 (the DEIMv2-distilled ViT-Tiny tower (DINOv3-distilled)) and are licensed under the DINOv3 License. Because this checkpoint bundles DINOv3-derived parameters, the combined distribution is governed by the terms of both licenses.

Modifications

Checkpoint metadata wrapping only — learned parameters are unchanged (the EMA weights of the released solver checkpoint). The wrapper adds model_family, size, nc, and names fields so the unified LibreYOLO() factory routes correctly without filename heuristics. See weights/convert_tinyformer_weights.py in the LibreYOLO source repository.

License

Dual-licensed: Apache License 2.0 (TinyFormer/DEIMv2 components) and the DINOv3 License (backbone parameters). The combined LICENSE file in this repository contains both license texts. See also NOTICE for attribution detail.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · libreyolo

Нельзя запустить

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

Ревизия весов: 3dd09a3