/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
AGPL 3.0
Библиотека
executorch
Опубликована
27 фев 2026

Ссылки

Hugging Face

react-native-executorch-yolo26-seg

software-mansion
Сегментация изображенийИзображение → mask3 профессии

yolo26-seg — набор моделей компьютерного зрения, подготовленных Software Mansion для библиотеки React Native ExecuTorch.

1 094скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 окт 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

Это экспортированные программы ExecuTorch в формате .pte на основе модели Yolo26 от Ultralytics, предназначенные для сегментации изображений непосредственно на мобильных и других устройствах с использованием React Native.

Доступны варианты размеров n, s, m, l и x с входными разрешениями 384, 512 и 640 пикселей. Для backend Core ML опубликованы версии с точностью FP16, а для XNNPACK — с точностью FP32. Модель работает с изображениями и предназначена для задач image segmentation; сведения о поддерживаемых классах, языках и максимальном контексте не указаны. Наличие нескольких размеров, разрешений и backend позволяет выбирать компромисс между размером модели, производительностью и качеством, однако крупные варианты требуют существенно больше памяти. Файлы опубликованы для ExecuTorch v1.4.1, при этом обратная совместимость с более старыми версиями runtime не гарантируется. Backend MLX экспортирован, но не опубликован. Лицензия — AGPL-3.0.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модельII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

yolo26-seg

This repository hosts the yolo26-seg models exported for the React Native ExecuTorch library as ExecuTorch .pte programs, ready to run on device.

Upstream model: Yolo26

Variants

PathBackendPrecision
l/coreml/yolo26_seg_l_384_coreml_fp16.ptecoremlfp16
l/coreml/yolo26_seg_l_512_coreml_fp16.ptecoremlfp16
l/coreml/yolo26_seg_l_640_coreml_fp16.ptecoremlfp16
l/vulkan/yolo26_seg_l_384_vulkan_fp16.ptevulkanfp16
l/vulkan/yolo26_seg_l_512_vulkan_fp16.ptevulkanfp16
l/vulkan/yolo26_seg_l_640_vulkan_fp16.ptevulkanfp16
l/xnnpack/yolo26_seg_l_384_xnnpack_fp32.ptexnnpackfp32
l/xnnpack/yolo26_seg_l_384_xnnpack_int8.ptexnnpackint8
l/xnnpack/yolo26_seg_l_512_xnnpack_fp32.ptexnnpackfp32
l/xnnpack/yolo26_seg_l_512_xnnpack_int8.ptexnnpackint8
l/xnnpack/yolo26_seg_l_640_xnnpack_fp32.ptexnnpackfp32
l/xnnpack/yolo26_seg_l_640_xnnpack_int8.ptexnnpackint8
m/coreml/yolo26_seg_m_384_coreml_fp16.ptecoremlfp16
m/coreml/yolo26_seg_m_512_coreml_fp16.ptecoremlfp16
m/coreml/yolo26_seg_m_640_coreml_fp16.ptecoremlfp16
m/vulkan/yolo26_seg_m_384_vulkan_fp16.ptevulkanfp16
m/vulkan/yolo26_seg_m_512_vulkan_fp16.ptevulkanfp16
m/vulkan/yolo26_seg_m_640_vulkan_fp16.ptevulkanfp16
m/xnnpack/yolo26_seg_m_384_xnnpack_fp32.ptexnnpackfp32
m/xnnpack/yolo26_seg_m_384_xnnpack_int8.ptexnnpackint8
m/xnnpack/yolo26_seg_m_512_xnnpack_fp32.ptexnnpackfp32
m/xnnpack/yolo26_seg_m_512_xnnpack_int8.ptexnnpackint8
m/xnnpack/yolo26_seg_m_640_xnnpack_fp32.ptexnnpackfp32
m/xnnpack/yolo26_seg_m_640_xnnpack_int8.ptexnnpackint8
n/coreml/yolo26_seg_n_384_coreml_fp16.ptecoremlfp16
n/coreml/yolo26_seg_n_512_coreml_fp16.ptecoremlfp16
n/coreml/yolo26_seg_n_640_coreml_fp16.ptecoremlfp16
n/vulkan/yolo26_seg_n_384_vulkan_fp16.ptevulkanfp16
n/vulkan/yolo26_seg_n_512_vulkan_fp16.ptevulkanfp16
n/vulkan/yolo26_seg_n_640_vulkan_fp16.ptevulkanfp16
n/xnnpack/yolo26_seg_n_384_xnnpack_fp32.ptexnnpackfp32
n/xnnpack/yolo26_seg_n_384_xnnpack_int8.ptexnnpackint8
n/xnnpack/yolo26_seg_n_512_xnnpack_fp32.ptexnnpackfp32
n/xnnpack/yolo26_seg_n_512_xnnpack_int8.ptexnnpackint8
n/xnnpack/yolo26_seg_n_640_xnnpack_fp32.ptexnnpackfp32
n/xnnpack/yolo26_seg_n_640_xnnpack_int8.ptexnnpackint8
s/coreml/yolo26_seg_s_384_coreml_fp16.ptecoremlfp16
s/coreml/yolo26_seg_s_512_coreml_fp16.ptecoremlfp16
s/coreml/yolo26_seg_s_640_coreml_fp16.ptecoremlfp16
s/vulkan/yolo26_seg_s_384_vulkan_fp16.ptevulkanfp16
s/vulkan/yolo26_seg_s_512_vulkan_fp16.ptevulkanfp16
s/vulkan/yolo26_seg_s_640_vulkan_fp16.ptevulkanfp16
s/xnnpack/yolo26_seg_s_384_xnnpack_fp32.ptexnnpackfp32
s/xnnpack/yolo26_seg_s_384_xnnpack_int8.ptexnnpackint8
s/xnnpack/yolo26_seg_s_512_xnnpack_fp32.ptexnnpackfp32
s/xnnpack/yolo26_seg_s_512_xnnpack_int8.ptexnnpackint8
s/xnnpack/yolo26_seg_s_640_xnnpack_fp32.ptexnnpackfp32
s/xnnpack/yolo26_seg_s_640_xnnpack_int8.ptexnnpackint8
x/coreml/yolo26_seg_x_384_coreml_fp16.ptecoremlfp16
x/coreml/yolo26_seg_x_512_coreml_fp16.ptecoremlfp16
x/coreml/yolo26_seg_x_640_coreml_fp16.ptecoremlfp16
x/vulkan/yolo26_seg_x_384_vulkan_fp16.ptevulkanfp16
x/vulkan/yolo26_seg_x_512_vulkan_fp16.ptevulkanfp16
x/vulkan/yolo26_seg_x_640_vulkan_fp16.ptevulkanfp16
x/xnnpack/yolo26_seg_x_384_xnnpack_fp32.ptexnnpackfp32
x/xnnpack/yolo26_seg_x_384_xnnpack_int8.ptexnnpackint8
x/xnnpack/yolo26_seg_x_512_xnnpack_fp32.ptexnnpackfp32
x/xnnpack/yolo26_seg_x_512_xnnpack_int8.ptexnnpackint8
x/xnnpack/yolo26_seg_x_640_xnnpack_fp32.ptexnnpackfp32
x/xnnpack/yolo26_seg_x_640_xnnpack_int8.ptexnnpackint8

XNNPACK int8

The xnnpack/*_int8.pte files are static int8 (PT2E, per-channel weights) with the first convolution and the Segment head kept fp32, except the mask prototype branch. COCO box / mask mAP50-95 on the first 500 val2017 images against the fp32 file at the same resolution:

384 fp32384 int8512 fp32512 int8640 fp32640 int8
n36.85 / 31.6936.51 / 31.2440.92 / 35.3040.54 / 34.9541.77 / 36.0241.21 / 35.43
s45.43 / 38.4844.97 / 38.3448.88 / 41.6648.54 / 41.5950.06 / 42.4349.30 / 41.93
m51.65 / 43.1151.06 / 42.8453.68 / 45.4353.61 / 45.4455.11 / 47.0354.64 / 46.95
l53.70 / 44.9053.50 / 44.7256.82 / 47.8155.85 / 47.1256.10 / 47.6555.72 / 47.53
x56.55 / 47.0455.97 / 46.3258.40 / 49.2257.71 / 48.7057.79 / 49.1257.51 / 48.94

Unshipped backends

A backend directory carrying a NOTES.md and no .pte was exported and not published. Its note records what went wrong.

Repository structure

config.json                                  32 B
l/coreml/config.json                         3.1 kB
l/coreml/yolo26_seg_l_384_coreml_fp16.pte    54.7 MB
l/coreml/yolo26_seg_l_512_coreml_fp16.pte    54.7 MB
l/coreml/yolo26_seg_l_640_coreml_fp16.pte    54.7 MB
l/mlx/NOTES.md                               2.5 kB
l/vulkan/config.json                         3.2 kB
l/vulkan/yolo26_seg_l_384_vulkan_fp16.pte    53.6 MB
l/vulkan/yolo26_seg_l_512_vulkan_fp16.pte    53.6 MB
l/vulkan/yolo26_seg_l_640_vulkan_fp16.pte    53.7 MB
l/xnnpack/config.json                        5.9 kB
l/xnnpack/yolo26_seg_l_384_xnnpack_fp32.pte  107 MB
l/xnnpack/yolo26_seg_l_384_xnnpack_int8.pte  34.0 MB
l/xnnpack/yolo26_seg_l_512_xnnpack_fp32.pte  107 MB
l/xnnpack/yolo26_seg_l_512_xnnpack_int8.pte  34.0 MB
l/xnnpack/yolo26_seg_l_640_xnnpack_fp32.pte  107 MB
l/xnnpack/yolo26_seg_l_640_xnnpack_int8.pte  34.0 MB
m/coreml/config.json                         3.1 kB
m/coreml/yolo26_seg_m_384_coreml_fp16.pte    45.9 MB
m/coreml/yolo26_seg_m_512_coreml_fp16.pte    46.0 MB
m/coreml/yolo26_seg_m_640_coreml_fp16.pte    46.0 MB
m/mlx/NOTES.md                               2.5 kB
m/vulkan/config.json                         3.2 kB
m/vulkan/yolo26_seg_m_384_vulkan_fp16.pte    45.2 MB
m/vulkan/yolo26_seg_m_512_vulkan_fp16.pte    45.2 MB
m/vulkan/yolo26_seg_m_640_vulkan_fp16.pte    45.2 MB
m/xnnpack/config.json                        5.9 kB
m/xnnpack/yolo26_seg_m_384_xnnpack_fp32.pte  90.2 MB
m/xnnpack/yolo26_seg_m_384_xnnpack_int8.pte  29.6 MB
m/xnnpack/yolo26_seg_m_512_xnnpack_fp32.pte  90.2 MB
m/xnnpack/yolo26_seg_m_512_xnnpack_int8.pte  29.6 MB
m/xnnpack/yolo26_seg_m_640_xnnpack_fp32.pte  90.2 MB
m/xnnpack/yolo26_seg_m_640_xnnpack_int8.pte  29.7 MB
n/coreml/config.json                         3.1 kB
n/coreml/yolo26_seg_n_384_coreml_fp16.pte    6.1 MB
n/coreml/yolo26_seg_n_512_coreml_fp16.pte    6.1 MB
n/coreml/yolo26_seg_n_640_coreml_fp16.pte    6.1 MB
n/mlx/NOTES.md                               2.5 kB
n/vulkan/config.json                         3.2 kB
n/vulkan/yolo26_seg_n_384_vulkan_fp16.pte    5.4 MB
n/vulkan/yolo26_seg_n_512_vulkan_fp16.pte    5.4 MB
n/vulkan/yolo26_seg_n_640_vulkan_fp16.pte    5.4 MB
n/xnnpack/config.json                        5.9 kB
n/xnnpack/yolo26_seg_n_384_xnnpack_fp32.pte  10.6 MB
n/xnnpack/yolo26_seg_n_384_xnnpack_int8.pte  3.8 MB
n/xnnpack/yolo26_seg_n_512_xnnpack_fp32.pte  10.6 MB
n/xnnpack/yolo26_seg_n_512_xnnpack_int8.pte  3.9 MB
n/xnnpack/yolo26_seg_n_640_xnnpack_fp32.pte  10.7 MB
n/xnnpack/yolo26_seg_n_640_xnnpack_int8.pte  3.9 MB
s/coreml/config.json                         3.1 kB
s/coreml/yolo26_seg_s_384_coreml_fp16.pte    20.7 MB
s/coreml/yolo26_seg_s_512_coreml_fp16.pte    20.8 MB
s/coreml/yolo26_seg_s_640_coreml_fp16.pte    20.8 MB
s/mlx/NOTES.md                               2.5 kB
s/vulkan/config.json                         3.2 kB
s/vulkan/yolo26_seg_s_384_vulkan_fp16.pte    20.0 MB
s/vulkan/yolo26_seg_s_512_vulkan_fp16.pte    20.0 MB
s/vulkan/yolo26_seg_s_640_vulkan_fp16.pte    20.1 MB
s/xnnpack/config.json                        5.9 kB
s/xnnpack/yolo26_seg_s_384_xnnpack_fp32.pte  39.9 MB
s/xnnpack/yolo26_seg_s_384_xnnpack_int8.pte  12.6 MB
s/xnnpack/yolo26_seg_s_512_xnnpack_fp32.pte  39.9 MB
s/xnnpack/yolo26_seg_s_512_xnnpack_int8.pte  12.6 MB
s/xnnpack/yolo26_seg_s_640_xnnpack_fp32.pte  39.9 MB
s/xnnpack/yolo26_seg_s_640_xnnpack_int8.pte  12.6 MB
x/coreml/config.json                         3.1 kB
x/coreml/yolo26_seg_x_384_coreml_fp16.pte    121 MB
x/coreml/yolo26_seg_x_512_coreml_fp16.pte    121 MB
x/coreml/yolo26_seg_x_640_coreml_fp16.pte    121 MB
x/mlx/NOTES.md                               2.5 kB
x/vulkan/config.json                         3.2 kB
x/vulkan/yolo26_seg_x_384_vulkan_fp16.pte    120 MB
x/vulkan/yolo26_seg_x_512_vulkan_fp16.pte    120 MB
x/vulkan/yolo26_seg_x_640_vulkan_fp16.pte    120 MB
x/xnnpack/config.json                        5.9 kB
x/xnnpack/yolo26_seg_x_384_xnnpack_fp32.pte  240 MB
x/xnnpack/yolo26_seg_x_384_xnnpack_int8.pte  75.4 MB
x/xnnpack/yolo26_seg_x_512_xnnpack_fp32.pte  240 MB
x/xnnpack/yolo26_seg_x_512_xnnpack_int8.pte  75.4 MB
x/xnnpack/yolo26_seg_x_640_xnnpack_fp32.pte  240 MB
x/xnnpack/yolo26_seg_x_640_xnnpack_int8.pte  75.5 MB

Compatibility

These files are published for the ExecuTorch v1.4.1 runtime. ExecuTorch gives no forward compatibility guarantee, so an older runtime may fail to load them.

To use them in React Native ExecuTorch, pass the model constant shipped in the library's model registry to the corresponding task pipeline. See the documentation.

To load these files in your own ExecuTorch runtime, read the compatibility note first.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · executorch

Нельзя запустить

Библиотека «executorch» рантаймом не поддерживается.

Ревизия весов
a5b45f2

0 моделей

    Создать бенчмарк