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04-Vision - integrer LibreYOLO (wrapper CV MIT) : second wrapper SOTA + fenetre DETR-family (4.2j) #18403

Description

@jsboige

Contexte

Demande user du 2026-09-29 : étudier l'intégration de LibreYOLO/libreyolo au curriculum vision. Verdict de l'étude : opportunité réelle, intégration recommandée sous forme d'un notebook 4.2j borné.

Faites mesurés (2026-09-29) :

Dimension Mesure
Maturité dépôt créé 2025-11-27 (~10 mois), 719 stars, dernier push 2026-09-28 (veille), non archivé
Distribution PyPI libreyolo 1.6.0 publié le 2026-09-27 (2 j) — releases actives
Licence code MIT standard (LICENSE vérifié verbatim) + carve-out explicite sur les poids (voir §Licence)
Périmètre API unifiée 3 lignes sur ~20 familles de tâches ; entraînement (LoRA, distillation, multi-GPU) ; 12 formats d'export (ONNX, TensorRT, OpenVINO…) ; datasets format YOLO compatibles (« existing workflows port over with minimal changes »)
Positionnement tag GitHub ultralytics-alternative ; « training and export included rather than sold separately »

Pourquoi c'est pertinent pour la série 04-Vision

La famille détection (4.2c → 4.2i, EPIC #16057) enseigne déjà « le wrapper est un choix d'ingénieur, pas un raccourci » (4.2g). LibreYOLO ajoute trois axes absents du curriculum :

  1. Un second wrapper rend la leçon comparative. 4.2g compare from-scratch vs un seul wrapper (ultralytics). Un concurrent MIT sur le même terrain, le même protocole ap_voc maison, le même budget canonique transforme l'assertion en mesure : ergonomie des APIs, format de données imposé (ou pas), mAP auto-rapporté vs protocole nôtre — deux vendor, un verdict.
  2. La fenêtre DETR-family. Le catalogue LibreYOLO embarque RF-DETR (famille phare côté transformer), RT-DETR v1/v2/v4, D-FINE, DEIM, YOLO-NAS, YOLOv9 — aucun de ces détecteurs n'est accessible via ultralytics ni torchvision (le 4.2f s'arrête à Faster R-CNN / RetinaNet / FCOS). Un détecteur transformer en détection referme la boucle architecturale avec 3.4 (Attention from scratch) et 4.2 (bloc pré-norme) : la détection devient transformer aussi. C'est le maillon narratif manquant de l'arc anchors → anchor-free → DETR.
  3. Une leçon licence à deux niveaux. Le LICENSE du dépôt porte un carve-out explicite : le MIT couvre le code, les poids pré-entraînés vivent sur HF LibreYOLO avec des licences per-family, dont certaines non-permissives (ex. mesuré : LibrePPLiteSeg en non-commercial — Cityscapes). C'est exactement la classe de décision d'ingénieur que la série enseigne (cf. 4.2g « hyperparamètres enfuis ») : le choix d'un checkpoint inclut sa licence.

Licence — les deux niveaux à respecter

  • Code : MIT (texte canonique intégral, « Libre YOLO Contributors »). Attribution tierce : THIRD_PARTY_NOTICES.txt dans le dépôt — à citer si le notebook reprend du code d'exemple.
  • Poids : licence par checkpoint HF, à vérifier dans le notebook AVANT usage (chaque model card HF porte sa licence). Préférer un checkpoint permissif ; documenter le choix dans une cellule dédiée (la licence fait partie de la provenance, au même titre que le SHA du modèle).

Scope proposé : notebook 4.2j (atomique)

Un seul notebook, même discipline que 4.2f/4.2g/4.2h :

  • Terrain : générateur 4.2c verbatim (mêmes graines, 2 000 train / 400 val / 817 GT).
  • Budget : canonique 1 000 × 6 fine-tune (le convertisseur format YOLO du 4.2g se réutilise quasi tel quel — c'est un argument mesurable pour l'issue : coût de portage faible).
  • Modèles (2, pas plus) : un YOLO-family (ex. YOLOv9-tiny) pour la parité directe avec le tableau 4.2g §6, + un DETR-family nano (ex. RT-DETR/D-FINE le plus petit disponible, ou LibreGTR-s) pour la diversité architecturale.
  • Évaluation : ap_voc maison seuils 0.5/0.45 — jamais le mAP auto-rapporté seul (règle 4.2g, exercice 3).
  • Tableau final : lignes 4.2g (AnchorNet, 3 torchvision, YOLO11n/s) + les 2 nouvelles — mAP, latence, paramètres, GFLOPs, et une colonne licence code + licence checkpoint (la nouveauté pédagogique).
  • Section licence : cellule dédiée lisant/affichant la licence de chaque checkpoint utilisé.
  • ≥ 3 exercices (C.1, pas d'erreur volontaire), exécution complète GPU locale (RTX 4060 suffit : nano à imgsz=96, cf. 57 s de fine-tuning YOLO11n en 4.2g).

Acceptance

  • Notebook 4.2j exécuté de bout en bout, outputs commités (C.2), 0 erreur volontaire (C.1), ≥ 3 exercices
  • Licence de chaque checkpoint citée et vérifiée dans le notebook (cellule dédiée) — aucun checkpoint non-permissif sans justification écrite
  • libreyolo pinné en version exacte (ex. libreyolo==1.6.0) dans le notebook — projet de 10 mois, le snapshot C.2 borne le risque mais le pin le reproductible
  • Terrain/générateur/graines identiques à 4.2c-4.2g (diff vérifiable)
  • Tableau comparatif final étendu reprenant les lignes 4.2g + colonnes licence
  • Verdict SOTA écrit dans le body PR (attendu : SOTA-OK ou RECOVERABLE-LOCAL, pip install libreyolo)
  • README série : ligne du tableau + roadmap — sans aucun compte à la main (totaux = catalogue, cf. règle readme)
  • See #16057 (contribution à l'EPIC, pas Closes)

Risques et garde-fous

Risque Garde-fou
Jeunesse du projet (10 mois) pin de version + snapshot C.2 ; le notebook est un témoignage daté, pas une dépendance de build
Poids non-permissifs vérification par checkpoint dans le notebook (acceptance)
Périmètre tentant (~20 familles de tâches) scope borné à la détection — SAM/VLM/depth = autres issues si le besoin surgit
API mouvante la re-exécution est due à chaque retouche (C.2) ; le comparatif survit au re-pinned

Alternatives considérées

  • Paquets upstream directs (rfdetr, dfine, yolov9) : écartés — APIs hétérogènes, l'API unifiée + format YOLO commun est précisément l'objet de la leçon comparative.
  • Étendre 4.2g : écarté — un notebook par sujet (G.4), la comparaison inter-wrappers mérite son propre livrable.

Références

Activity

  1. jsboige commented on Oct 1, 2026

    @jsboige
    OwnerAuthor

    Grain: DEEP/notebook-python -- lane myia-po-2027:CoursIA -- prev: MED/notebook-python #18649

    [CLAIMED] lane myia-po-2027:CoursIA -- paths: MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/04-Vision/4.2j-Detection-SOTA-LibreYOLO.ipynb, MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/04-Vision/README.md -- notebook 4.2j : second wrapper SOTA LibreYOLO (pinne 1.6.0) -- parite YOLO-family + fenetre DETR-family nano, terrain 4.2c verbatim, protocole ap_voc maison 4.2g, tableau final etendu + colonnes licence code/checkpoint. L'etude du body est de cette meme lane (29/09) ; suite naturelle.

  2. jsboige commented on Oct 1, 2026

    @jsboige
    OwnerAuthor

    [DELIVERED] lane myia-po-2027:CoursIA -- PR en revue

    4.2j-Detection-SOTA-LibreYOLO.ipynb livre sur feature/18403-vision-libreyolo : terrain/protocole 4.2c verbatim, LibreYOLO9t + LibreYOLO9E2ET (sans NMS) au budget canonique 1000x6 imgsz=96, mesures mAP VOC07/VOC10 0.909/0.986 vs 0.817/0.897, GFLOPs 0.17/0.17 (FlopCounterMode), latence 86.9/92.2 ms/img, cellule licence (API HF, MIT + SHA verifiees), tableau final etendu avec colonnes licence, 3 exercices C.1, Papermill RC=0 30/30.

    Deux ecarts motives dans le body de PR : second modele = YOLOv9E2E (DETR-family nanos mesures en crash sous 554 px, DETR classique inference-only dans le paquet) ; GFLOPs via builtin PyTorch (le wrapper n'en expose pas).

  3. jsboige commented on Oct 1, 2026

    @jsboige
    OwnerAuthor

    [CLAIMED-AMEND] lane myia-po-2027:CoursIA -- paths: MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/04-Vision/4.2j-Detection-SOTA-LibreYOLO.ipynb, MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/04-Vision/README.md, MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/04-Vision/4.2i-Detection-Ultralytics-Difficult-Scenes.ipynb

    Extension de scope motivee : le garde check-nav-chain reclame une arete entrante vers le nouveau carnet (orphan_entry, imputable au diff) -- la ligne de navigation du 4.2i, predecesseur adjacent, gagne le lien vers 4.2j (edition markdown-only, aucune cellule code touchee).

  4. added 2 commits that reference this issue on Oct 1, 2026
  5. added a commit that references this issue on Oct 2, 2026
  6. added
    candidate-deliveredReferenced by a merged PR with no post-merge activity -- candidate for close triage (#10466)
    on Oct 2, 2026
  7. myia-ai-01 commented on Oct 5, 2026

    @myia-ai-01
    Collaborator

    Retour (coordinateur, consolidation de l'urne candidate-delivered, lot 10). Le carnet 4.2j-Detection-SOTA-LibreYOLO est sur main, mais sa prose affirme une chose que le code ne fait pas. La cellule 28 dit que « la version est épinglée dans le carnet ». Or aucune version de libreyolo n'est épinglée : la cellule 2 affiche la version installée (_pkg_version("libreyolo")), et aucun fichier de dépendances du dépôt ne mentionne libreyolo.

    Reste à faire, au choix de la lane :

    • épingler réellement la version (cellule d'installation ou fichier de dépendances), puis ré-exécuter ;
    • ou corriger la phrase pour dire ce que fait le carnet.

    Je retire candidate-delivered.

    🤖 Generated with Claude Code

  8. removed
    candidate-deliveredReferenced by a merged PR with no post-merge activity -- candidate for close triage (#10466)
    on Oct 5, 2026
  9. jsboige commented on Oct 6, 2026

    @jsboige
    OwnerAuthor

    Grain: LIGHT/notebook-python — lane myia-po-2025:CoursIA — prev: DEEP/lean #19585

    [CLAIMED] lane myia-po-2025:CoursIA — corriger l'affirmation fausse de la cellule 28 du 4.2j (« la version est épinglée dans le carnet ») : aucune version de libreyolo n'est épinglée nulle part, la cellule 2 ne fait que l'afficher (1.6.0). Remède (b) de l'arbitrage ai-01 du 2026-10-05. — paths: MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/04-Vision/4.2j-Detection-SOTA-LibreYOLO.ipynb

  10. jsboige commented on Oct 6, 2026

    @jsboige
    OwnerAuthor

    [DELIVERED] lane myia-po-2025:CoursIA — residuel nomme par l'arbitrage du 2026-10-05 leve.

    PR : #19592 — Fix(ml,#18403): 4.2j -- retirer l'affirmation fausse de version epinglee (markdown seul)
    Branche : fix/18403-libreyolo-version-prose — commit fcd9621c50

    Ce qui est livre. L'affirmation de la cellule 28 (« la version est epinglee dans le carnet ») est remplacee par ce qui est vrai : la version utilisee est affichee par la cellule d'import (1.6.0) et figee par les sorties committes, et le paquet n'est declare dans aucun fichier de dependances du depot. 1 fichier, 1 insertion / 1 suppression, markdown uniquement — aucune cellule de code, aucune sortie touchee (exception C.2, pas de re-execution due).

    Preuves. git ls-tree -r origin/main -- …/04-Vision/ = 14 .ipynb + 1 README.md, aucun requirements.txt ; git grep -i libreyolo origin/main -- ':!*.ipynb' = aucun fichier de dependances. Gardes locales : check_cell_source_parses findings 0 (rc=0), check_c2_compliance --path 1/1 compliant (rc=0), check_pr_perimeter.py 19592 --scan-thread VERDICT OK (rc=0), git diff --stat 1+/1-.

    Pourquoi le remede (b) et pas (a). Epingler reellement la dependance n'est pas un grain ponctuel : la serie 04-Vision n'a aucun fichier de dependances, et libreyolo n'est pas seule dans ce cas (ultralytics, utilise par 4.2g/4.2h/4.2i, ne l'est pas davantage). Le sujet a son precedent et sa forme — #18331 pour 02-ML-Cours, close, artefact 02-ML-Cours/requirements.txt. Le gap de serie est donc signale separement sur #19591, pas absorbe ici.

    Interaction. #19468 (ouverte, dirty) renomme ce carnet 4.2j-… → 4.5d-… sans toucher aucun fichier de dependances ; ce correctif est de contenu seul et suit le fichier dans le renommage. Pas un prealable.

    Residuel. La fermeture de #18403 reste au coordinateur — d'ou See #18403 dans la PR et non Closes.

  11. added a commit that references this issue on Oct 7, 2026
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