yolov5 は無料で使えますか？ライセンスは？

yolov5 は AGPL-3.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

yolov5 は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。yolov5 の最終コミットは 2026年10月18日です。

yolov5 は何に使えますか？

独自のラベル付きデータセットで検出モデルを学習する。 Webカメラや動画ファイルでリアルタイム物体検出を実行する。 TensorRTまたはTFLiteを使って、学習済みモデルをエッジデバイスにデプロイする。事前学習済みチェックポイントを使って、セグメンテーションや分類を試す。

yolov5 のインストール方法は？

リポジトリをクローンする: git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 クローンしたディレクトリに移動する: cd yolov5 必要なパッケージをインストールする: pip install -r requirements.txt ローカル画像で推論を実行する: python detect.py --weights yolov5s.pt --source img.jpg

yolov5 はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/ultralytics/yolov5

ultralytics/yolov5

Q: yolov5 は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。yolov5 の最終コミットは 2026年10月18日 です。

Ultralytics YOLOv5は、物体検出、インスタンスセグメンテーション、画像分類の学習とエクスポートに対応した、PyTorchベースのコンピュータービジョンツールキットです。

GitHub で見る公式サイト

スター: 58,185
フォーク: 17,457
未解決の Issue: 25
最終コミット: 3 日前

これは何？

YOLOv5は、Ultralyticsが開発したPyTorchベースのコンピュータービジョンモデルライブラリです。物体検出、インスタンスセグメンテーション、画像分類に対応し、独自データセットでの学習、精度の検証、画像・動画・Webカメラ・ストリームでの推論、学習済み重みのエクスポートを行うスクリプトを備えています。

リポジトリには、COCOとImageNetで学習したnanoからextra-largeまでのサイズの事前学習済みチェックポイントが用意されており、PyTorch Hubまたはdetect.pyコマンドラインスクリプトから読み込めます。学習では、複数GPUによる分散データ並列実行に対応しています。また、エクスポートツールを使ってモデルをONNX、TensorRT、CoreML、TFLite形式に変換できます。

このプロジェクトでは、転移学習、ハイパーパラメータの進化、モデルのプルーニング、テスト時データ拡張のほか、ClearML、Comet、Weights & Biasesなどのツールとのログ連携に関するチュートリアルも公開しています。リポジトリによると、現在積極的にメンテナンスされている後継はultralyticsのpipパッケージで、より新しいYOLOモデルに加え、姿勢推定や回転バウンディングボックスなどのタスクにも対応しています。

主な機能

011つのコードベースで、物体検出、インスタンスセグメンテーション、画像分類に対応。
02nanoからextra-largeまでの事前学習済みチェックポイントを用意し、PyTorch Hubまたはdetect.pyから利用可能。
03画像、動画、Webカメラ、画面キャプチャ、RTSPストリーム、YouTube URLで推論可能。
04マルチGPU DDPによる学習と、AutoBatchによるバッチサイズ選択に対応。
05ONNX、TensorRT、CoreML、TFLite形式にエクスポート可能。

ユースケース

独自のラベル付きデータセットで検出モデルを学習する。
Webカメラや動画ファイルでリアルタイム物体検出を実行する。
TensorRTまたはTFLiteを使って、学習済みモデルをエッジデバイスにデプロイする。
事前学習済みチェックポイントを使って、セグメンテーションや分類を試す。

クイックスタート

1
リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
2
クローンしたディレクトリに移動する
cd yolov5
3
必要なパッケージをインストールする
pip install -r requirements.txt
4
ローカル画像で推論を実行する
python detect.py --weights yolov5s.pt --source img.jpg

使う前に知っておきたいこと

AGPL-3.0ライセンスの下で提供されており、コピーレフト条項により、派生したネットワークサービスのソースコード公開が求められる場合があります。
AGPLの義務を負わずに企業利用するには、Ultralyticsから別途ライセンスを取得する必要があります。
READMEでは、新しいアーキテクチャには、現在も積極的にメンテナンスされているultralyticsパッケージを推奨しています。

トピック

#computer-vision #object-detection #pytorch #deep-learning #instance-segmentation #image-classification #onnx #model-export #coreml #inference

よくある質問

yolov5 とは？: Ultralytics YOLOv5は、物体検出、インスタンスセグメンテーション、画像分類の学習とエクスポートに対応した、PyTorchベースのコンピュータービジョンツールキットです。 YOLOv5は、Ultralyticsが開発したPyTorchベースのコンピュータービジョンモデルライブラリです。物体検出、インスタンスセグメンテーション、画像分類に対応し、独自データセットでの学習、精度の検証、画像・動画・Webカメラ・ストリームでの推論、学習済み重みのエクスポートを行うスクリプトを備えています。
yolov5 は無料で使えますか？ライセンスは？: yolov5 は AGPL-3.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
yolov5 は今もメンテナンスされていますか？: 活発にメンテナンス中。yolov5 の最終コミットは 2026年10月18日です。
yolov5 は何に使えますか？: 独自のラベル付きデータセットで検出モデルを学習する。 Webカメラや動画ファイルでリアルタイム物体検出を実行する。 TensorRTまたはTFLiteを使って、学習済みモデルをエッジデバイスにデプロイする。事前学習済みチェックポイントを使って、セグメンテーションや分類を試す。
yolov5 のインストール方法は？: リポジトリをクローンする: git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 クローンしたディレクトリに移動する: cd yolov5 必要なパッケージをインストールする: pip install -r requirements.txt ローカル画像で推論を実行する: python detect.py --weights yolov5s.pt --source img.jpg
yolov5 はどこで入手できますか？: ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/ultralytics/yolov5

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。