LibreNeuFlowv2s-flow-sintel

Это веса NeuFlow v2, fine-tune на Sintel, переупакованные для задачи flow в LibreYOLO. Сеть на 9M параметров предназначена для оптического потока на edge-устройствах; канонический чекпоинт — LibreNeuFlowv2s-flow.

⚙ Ключевые особенности

• 🌀 Задача flow: на вход N кадров, на выходе N−1 оптических потоков.
• 🗂 Только metadata-wrap: ключи и обученные параметры не менялись, схема LibreYOLO v1.0.
• 🖥 Canvas 432×768; выход — (H, W, 2) float32 в пикселях (dx, dy).
• 🎨 Есть преобразование потока в RGB по цветовому кругу Middlebury.
• 🛡 Apache 2.0 с оговоркой о лицензии весов.

💻 Пример

from libreyolo import LibreYOLO

model = LibreYOLO("LibreNeuFlowv2s-flow-sintel.pt")
results = model(["frame_000.png", "frame_001.png"])  # N frames in, N - 1 flows out
flow = results[0].flow.data        # (H, W, 2) float32, (dx, dy) pixels
rgb = results[0].flow.to_rgb()     # Middlebury colour wheel

Подробнее

🖥 На RTX 3090 в fp32 LibreYOLO-модель воспроизводит upstream NeuFlow бит-в-бит: max abs diff 0.0 px.
📌 Это variant sintel; канонический чекпоинт — LibreNeuFlowv2s-flow.
🛡 Лицензия Apache 2.0, но авторы upstream не подтверждали отдельную лицензию весов.
⚙ VRAM и остальные требования к железу в карточке не указаны, кроме теста на RTX 3090.