LibreNeuFlowv2s-flow-things

Это веса NeuFlow v2 для задачи оптического потока, перепакованные под flow-таск LibreYOLO. Вариант things — чекпоинт после обучения на FlyingThings3D, до fine-tuning на Sintel/KITTI. Сеть содержит 9M параметров и позиционируется для edge-устройств.

🧐 Ключевые особенности

• 🤖 9M-параметровая сеть оптического потока для edge-устройств.
• 🎁 Веса NeuFlow v2 из этапа FlyingThings3D, вариант things; канонический чекпоинт — LibreNeuFlowv2s-flow.
• 👌 Реппак в схему LibreYOLO v1.0: task=flow, nc=1, names={0: "flow"}, canvas 432x768.
• 👀 Ключи и обученные параметры не менялись; на RTX 3090 в fp32 parity с upstream — max abs diff 0.0 px.
• ⛔ Лицензия Apache 2.0; статус лицензии весов — интерпретация LibreYOLO, не подтверждённая авторами.

🚀 Пример

from libreyolo import LibreYOLO

model = LibreYOLO("LibreNeuFlowv2s-flow-things.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, original canvas
rgb = results[0].flow.to_rgb()     # Middlebury colour wheel

Подробнее

👀 Parity: на RTX 3090 в fp32 модель воспроизводит upstream NeuFlow с max abs diff 0.0 px.
🤖 Размер: 9M параметров, canvas 432x768; это этап FlyingThings3D до fine-tuning на Sintel/KITTI.
🎁 Канонический чекпоинт — LibreNeuFlowv2s-flow; здесь вариант things.
⛔ Apache 2.0, но лицензия весов — интерпретация LibreYOLO, не подтверждённая авторами.
🚀 VRAM и другое железо, кроме RTX 3090 fp32, в карточке не указаны.