请浏览 Ultralytics文档以获取详细信息,在GitHub上提出问题或讨论,成为 UltralyticsDiscord、Reddit和论坛的成员! 想申请企业许可证,请完成Ultralytics Licensing上的表单。 文档 请参阅下方的快速开始安装和使用示例,并查看我们的文档以获取有关训练、验证、预测和部署的完整文档。 安装 在Python>=3.
1. 下载YOLOv11 github项目 2. 安装ultralytics包 3. 验证ultralytics安装 3.1 下载yolo11n.pt权重文件 3.2 推理 B站同步视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1DBPCe6Eqz/ 1. 下载YOLOv11 github项目 创建一个目录,用于存放YOLOv11的项目文件。 mkdir /home/nx/Desktop/yolov11 # 用于存放yolov11...
使用Pip在一个[**Python>=3.8**](https://www.python.org/)环境中安装`ultralytics`包,此环境还需包含[**PyTorch>=1.7**](https://pytorch.org/get-started/locally/)。这也会安装所有必要的[依赖项](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/requirements.txt)。 使用Pip在一个[**Pyt...
如果您的场景涉及将我们的解决方案嵌入到商业产品中,请通过 Ultralytics Licensing与我们联系。 联系方式 对于Ultralytics 的错误报告和功能请求,请访问 GitHub Issues,并加入我们的 Discord 社区进行问题和讨论!About NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite docs.ultralytics.com...
首先,你需要从GitHub上克隆Ultralytics的源码仓库: bash git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git 进入源码目录: 切换到克隆下来的源码目录: bash cd ultralytics 安装依赖: 在源码目录下,使用pip安装依赖项: bash pip install -r requirements.txt 安装Ultralytics库: 使用pip install -...
# Install the ultralytics package from GitHubpip install git+https://github.com/ultralytics/ultralytics.git@main Conda 是 pip 的另一种替代包管理器,也可用于安装。有关更多细节,请访问 Anaconda:anaconda.org/conda-forge/ultralytics。更新 conda 包的 Ultralytics feedstock 仓库位于github.com/conda-...
安装或更新 ultralytics 运行pip install -U ultralytics.有关 ultralytics 软件包,请访问 Python 软件包索引 (PyPI). # Install the ultralytics package from PyPI pip install ultralytics 您还可以安装 ultralytics 直接从 Ultralytics GitHub 存储库.如果您需要最新的开发版本,这将非常有用。确保已安装...
使用yolo11系列也是比较简单,只需要 git 整个yolo11 的 GitHub 代码,在ultralytics文件夹下输入如下指令即可。运行代码后,预训练模型会自动进行下载,这里根据自己的配置,选择合适的模型即可。 ! git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git ...
在Python 中安装Ultralytics 软件包非常简单。使用 pip,在终端或命令提示符下运行以下命令: pipinstallultralytics 如需最先进的开发版本,请直接从 GitHub 代码库安装: pipinstallgit+https://github.com/ultralytics/ultralytics.git 有关特定环境的安装说明和故障排除技巧,请查阅综合快速入门指南。