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这个项目只有源代码，需要会编程才能用。
- 星标
- 5.8万
- GitHub 下载量
- 1.4亿
- 复刻
- 1.7万
- 主要语言
- Python
- 许可证
- AGPL-3.0
- 最近更新
复制安装指令（给 AI 编程工具）
粘贴到 Codex、Claude Code、Cursor、Trae 等 AI 编程工具里，回车就会开始安装。第一次复制前请先阅读风险提示。
这些文件由项目作者放在 GitHub 上，本站不开发、不托管这些软件，也不检测其代码；国内访问 GitHub 可能较慢。使用前请阅读 第三方软件风险提示和项目的许可证。 数据更新于 2026/11/01 报告问题
介绍
YOLOv5 是 Ultralytics 基于 PyTorch 开发的计算机视觉模型，可用于目标检测、实例分割和图像分类，仓库提供推理、训练、验证和导出脚本。
项目把 YOLOv5 定位为成熟版本；如需更新的模型架构、姿态估计、旋转框检测或统一的命令行与 Python 接口，项目建议改用 ultralytics 包。代码以 AGPL-3.0 协议开源，商业使用可申请企业许可。
能做什么
- 对图片、视频、摄像头、屏幕和网络视频流做推理
- 用自己的数据集训练模型，支持多 GPU
- 导出为 ONNX、TensorRT、CoreML、TFLite 等格式
运行需要：Python 3.8+ 与 PyTorch 1.8+；CPU 可做推理，训练建议使用 NVIDIA 显卡
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