YOLO标准软件下载
整理最常用的 YOLO 官方模型、配置文件、标签模板与示例数据集，全部来源可靠、可直接用于训练或推理。下载后可在 格式转换 页面切换目标格式，并在 模型验证 页面进行效果评估。
Ultralytics 官方模型权重
包含 YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv11 全系列的 n/s/m/l/x 五种规模，兼容 PyTorch 与 ONNX 导出。
推荐组合
- YOLOv8s 快速验证与移动端推理
- YOLOv8x 高精度离线推理
- YOLOv11m 最新实验特性体验
同时获取
- 默认 `yaml` 模型结构文件
- COCO 类别 names.txt / yaml
- 官方 release 版本说明
数据集与标签模板
提供 COCO、VOC、Roboflow Open Dataset 等常用标签模板，直接与我们的标注工具配合使用。
| 模板 | 类别数量 | 适用场景 |
|---|---|---|
| COCO 80 类 | 80 | 通用目标检测基线 |
| VOC 20 类 | 20 | 小型项目/教学演示 |
| 自定义 template.yaml | 自定义 | 企业私有数据集 |
部署依赖与运行环境
快速获取 TensorRT / TFLite / ONNX Runtime 等部署依赖，并附安装指引与兼容性说明。
训练与标注软件
主流 YOLO 训练框架与可视化标注工具，一站式获取客户端或桌面版，搭配我们的在线工具完成端到端流程。
Ultralytics Desktop
官方桌面版训练器，内置数据管理、训练、验证、部署流水线，支持 Windows / macOS。
Label Studio
开源可视化标注平台，支持目标检测、语义分割等多种任务，可自部署或使用官方云服务。
Roboflow Desktop
集成数据采集、增强、AutoML 训练和部署的跨平台客户端，适合团队协作。
LabelImg 桌面版
经典的开源标注软件，轻量、离线，适合个人或嵌入式项目快速创建 YOLO 标注。
下载使用提示
常见问题
1. 下载失败或速度慢怎么办？
优先使用官方 release，必要时切换到国内镜像（如清华 / 阿里云开源镜像），并配置断点续传工具。
2. 如何确认模型版本与代码匹配？
Ultralytics YOLO 每个 release 均对应特定的 commit，下载模型后确保 pip 包或源码版本一致，避免接口不兼容。
3. 是否可以商用？
请遵循各模型或数据集对应许可证（如 GPLv3、AGPL、CC BY）。对于商业项目，建议阅读官方 license 并保留出处声明。