Verwenden Sie ein Computer Vision-Modell, um Objekte zu erkennen und Bilder in Ihren Projekten zu analysieren.
Aus der README
- Train Custom Data 🚀 RECOMMENDED: Learn how to train YOLOv5 on your own datasets.
- Tips for Best Training Results ☘️: Improve your model's performance with expert tips.
- Multi-GPU Training: Speed up training using multiple GPUs.
- PyTorch Hub Integration: Easily load models using PyTorch Hub.
Auszüge aus der Projekt-README zu GitHub. Das Urheberrecht und die Lizenzen verbleiben bei den jeweiligen Autoren.
Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.
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Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarUltralytics YOLOv5 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite
yolov5 hat 57.7k Sterne auf GitHub. Es wurde 17.5k-mal geforkt. yolov5 ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2020 aktiv entwickelt. yolov5 ist unter der AGPL-3.0-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: coreml, deep-learning, ios, machine-learning.
Was ist yolov5?
Ultralytics YOLOv5 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite
Ist yolov5 Open Source?
yolov5 ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der AGPL-3.0-Lizenz veröffentlicht.
Ist yolov5 kostenlos?
Ja. yolov5 ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten. Die AGPL-3.0-Lizenz ist ein starkes Copyleft: Eine veränderte Version, die Sie weitergeben — auch als Netzwerkdienst —, muss unter derselben Lizenz veröffentlicht werden.
Unter welcher Lizenz steht yolov5?
yolov5 ist unter der AGPL-3.0-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist yolov5 geschrieben?
yolov5 ist hauptsächlich in Python geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://olud.ai/project/ultralytics-yolov5.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.