Лицензии YOLO: полный обзор от v1 до YOLO26 (2026)

Каждый год появляются новые YOLO, и каждый год вопрос о лицензии задают снова, обычно за пять минут до решения о продукте. Путаница в том, что «YOLO» — не один проект. Это название, под которым объединены около двух десятков семейств моделей от разных авторов. И вот что упускает большинство обзоров лицензий: лицензия относится к репозиторию, а не к модели. Одна версия YOLO может одновременно существовать в репозиториях под GPL и MIT от одних и тех же авторов. Так устроена YOLOv9, и это полностью меняет решение.

В этом руководстве собраны репозитории, статьи и код для каждого проекта. Информация актуальна на июль 2026 года. Каждая лицензия проверена по реальному файлу LICENSE в соответствующем репозитории, потому что удивительно много публикаций о лицензиях YOLO, в том числе наиболее популярных обзоров, содержат ошибки.

Если вам нужен только ответ о AGPL Ultralytics, подробный разбор есть в статье Можно ли использовать YOLO в коммерческих целях?. Здесь приведена полная карта.

Перед началом: два замечания. Во-первых, мы поддерживаем LibreYOLO, библиотеку под MIT, которая конкурирует с несколькими проектами ниже, и посвящаем ей последний раздел этой статьи. Это повод проверить наши выводы, а не принимать их на веру, поэтому рядом с каждым утверждением о лицензии дана ссылка на первоисточник. Во-вторых, статья содержит общую информацию об опубликованных текстах лицензий и публичных заявлениях, актуальную на указанную выше дату. Это не юридическая консультация и не замена совету юриста в вашей юрисдикции. Лицензии и позиции сопровождающих проектов меняются. Перед выпуском продукта проверьте актуальный файл LICENSE каждого репозитория.

Таблица лицензий

«Разрешительный вариант» означает репозиторий с этой моделью, который можно использовать в закрытом коммерческом продукте без публикации исходного кода приложения и без покупки лицензии.

Если читать таблицу по столбцам, становится очевидно: номер версии ничего не говорит о лицензии. Всё решает репозиторий.

Одна модель, две лицензии: случай YOLOv9

YOLOv9 лучше всего показывает, почему вопрос «какая лицензия у YOLOvN?» поставлен неверно. Эту историю стоит рассказать подробно: это единственный случай в истории YOLO, когда давление сообщества действительно изменило ситуацию.

• 18 февраля 2024 года: WongKinYiu/yolov9 становится общедоступным вместе со статьёй.
• 22 февраля 2024 года: пользователь открывает issue #10 с вопросом о лицензии. Чиен-Яо Ван (WongKinYiu) отвечает «I think it should be GPL3», а через четыре дня добавляет файл GPL-3.0.
• 26 февраля 2024 года: другой пользователь открывает issue #82 «An Apache/MIT rewrite». В следующие две с половиной недели присоединяется ещё дюжина коммерческих пользователей.
• 14 марта 2024 года: Ван пишет в обсуждении: "Okay I create a new repo for mit rewrite... I think I can handle most of implementation of architectures and loss functions. And need someone to give great help about dataloader and ddp training."

Этот репозиторий, первоначально названный yolov9mit, сегодня называется MultimediaTechLab/YOLO. Он распространяется по MIT, правообладатели указаны как "Kin-Yiu, Wong and Hao-Tang, Tsui", а сам проект называет себя "the official implementation of YOLOv7 and YOLOv9, YOLO-RD." Основную часть переписывания выполнил не кто-то из добровольцев в обсуждении, а Хао-Тан Цуй, коллега Вана по лаборатории: на его счету около 90 процентов коммитов.

Поэтому в зависимости от выбранного репозитория YOLOv9 может быть одновременно «неподходящей для выпуска» и «подходящей для выпуска». Одна архитектура, одна лаборатория, две лицензии.

Прежде чем строить на этом продукт, учтите три нюанса, о которых на главной странице репозитория не сказано:

1. Проект ещё развивается. В открытом issue от февраля 2026 года сообщается, что опубликованные чекпойнты не воспроизводят показатели COCO из статьи и содержат заметно больше параметров, чем заявлено. Обучение сегментации и ключевых точек ещё не реализовано. После тега v1.0 в декабре 2025 года в main ничего не вливалось.
2. Для весов нет отдельного заявления о лицензии. По обычному соглашению файл LICENSE с MIT распространяется и на материалы релиза. Технические признаки говорят о том, что чекпойнты обучены в этом проекте, а не скопированы из GPL-репозитория: файлы отличаются размером и числом параметров от чекпойнтов GPL-репозитория. Однако ни в одном документе не указано, что файлы .pt распространяются по MIT, а запрос сообщества на формальную проверку на отсутствие AGPL-кода всё ещё открыт. В документации остаётся пробел: никто не заявлял, что чистота проверена, и никто не сообщал о проблеме.
3. Это отдельная кодовая база, а не прямая замена скриптов GPL-репозитория.

Это не делает проект непригодным. Это значит, что его нужно оценить, а не просто поставить галочку.

Эпоха 1: годы public domain (YOLOv1–YOLOv4)

Джозеф Редмон выпустил YOLOv1, YOLOv2 (опубликованную как статью YOLO9000) и YOLOv3 в составе фреймворка Darknet. Файл LICENSE известен своей краткостью: в нём всего три строки:

0. Darknet is public domain.
1. Do whatever you want with it.
2. Stop emailing me about it!

Это полноценное заявление о передаче в public domain. В форке Darknet, который поддерживал Алексей Бочковский, для YOLOv4 используется тот же файл, а не Unlicense, как утверждают некоторые обзоры лицензий. Собственный классификатор GitHub не распознаёт лицензию и указывает «Other». Это важно, если инструменты проверки соответствия читают это поле: сканер пометит лицензию как неопределённую, а не как разрешительную, хотя текст трудно сделать более свободным.

Сам Darknet тоже не совсем заброшен. Репозиторий Редмона не обновлялся с 2022 года, но README AlexeyAB теперь указывает hank-ai/darknet как рекомендуемое и активно поддерживаемое продолжение на C/C++.

Подвох кроется в портах. В 2026 году почти никто не обучает модели в Darknet; обычно используют реализацию PyTorch, у которой собственная лицензия:

• ultralytics/yolov3, самый популярный порт YOLOv3, распространяется по AGPL-3.0. Архитектура из public domain распространяется по самой строгой из распространённых в этой области лицензий. Какая лицензия у вас, целиком зависит от того, чей порт вы установили через pip.
• eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 распространяется по GPL-3.0.
• Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4 распространяется по Apache-2.0, поэтому для v4 сохранился вариант с разрешительной лицензией в PyTorch.
• В WongKinYiu/PyTorch_YOLOv4, созданном соавтором YOLOv4, вообще нет файла LICENSE. Это хуже, чем copyleft: без лицензии никакие права не предоставляются, а по умолчанию все права защищены.

Проверяйте лицензию клонированного репозитория, а не номер версии в статье.

Эпоха 2: GPL-3.0 (YOLOv6, v7, v9)

YOLOv6 от Meituan, YOLOv7 и YOLOv9 вышли под GPL-3.0.

GPL-3.0 — copyleft-лицензия: если вы распространяете изменённую версию или объединяете код GPL с собственным кодом в одну программу, необходимо предоставить полный соответствующий исходный код объединённой работы под GPL-3.0. Важны две границы. Простое агрегирование означает, что отдельно поставляемые независимые программы не считаются автоматически объединённой работой. А обязательство возникает при распространении: в отличие от AGPL, если вы не поставляете объединённую работу, обычная GPL не обязывает раскрывать исходный код. Поэтому некоторые компании используют модель под GPL только за собственным API.

На практике этот вариант уже, чем кажется, и не сработает в трёх ситуациях, которые редко учитывают заранее. Когда модель попадает на устройство заказчика или устанавливается локально в его инфраструктуре, это распространение. «Только для внутреннего использования» перестаёт быть верным, как только копия покидает ваше юридическое лицо: передача сборки подрядчику, внешней команде разработчиков или отдельной аффилированной компании считается распространением, хотя копирование внутри одной компании распространением не считается. И этот способ работает только в том случае, если всё, что доступно через API, распространяется по GPL или более разрешительной лицензии: один компонент под AGPL в обслуживаемой системе переводит всю работу в область действия раздела 13 независимо от текста файла GPL.

Для YOLOv7 и YOLOv9 есть описанный выше вариант под MIT. Для YOLOv6 такого варианта нет. Самое убедительное подтверждение даёт Baidu: PaddleDetection распространяется по Apache-2.0, а его сопровождающие намеренно изолировали YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7 и YOLOv8 в отдельном репозитории GPL-3.0, PaddleYOLO. Они заявили, что код этих моделей "will not be merged into PaddleDetection". Если такая крупная компания, как Baidu, выстраивает стену, чтобы не допустить YOLOv6 в свой фреймворк с разрешительной лицензией, это многое говорит о последствиях лицензии.

Эпоха 3: AGPL-3.0 (YOLOv5, v8, v10, 11, v12, v13, 26, YOLOE)

Ultralytics перешла на AGPL-3.0 14 апреля 2023 года, а не в 2022-м, как утверждается во многих источниках, в том числе в обзорах с первых позиций поисковой выдачи. Всё, что вышло после (YOLOv8, YOLO11 и YOLO26), распространяется по AGPL-3.0. Альтернатива — платная Enterprise License. На странице лицензий сказано, что тариф Enterprise распространяется на «YOLO26, earlier YOLO versions, and any future YOLO models». Это намеренная политика, рассчитанная на будущее. Цены публично не указаны.

Эту дату можно проверить, и это стоит сделать, потому что распространённая версия истории неверна, причём существенно:

• За всю историю файл LICENSE в ultralytics/yolov5 меняли ровно три раза. Третий раз — в коммите 34cf749 «Update LICENSE to AGPL-3.0 (#11359)» от 2023-04-14. В 101 файле GNU GENERAL PUBLIC LICENSE заменили на GNU AFFERO GENERAL PUBLIC LICENSE.
• Последний релиз YOLOv5 2022 года — v7.0 от 22 ноября 2022 года всё ещё распространялся по GPL-3.0, как и v6.2, v6.1 и v6.0 до него. То же верно для тысяч форков, синхронизация которых остановилась до апреля 2023 года: GitHub и сегодня указывает для любого из них GPL-3.0.
• В тот же день, 41 минуту спустя, так же сменили лицензию в ultralytics/ultralytics (коммит, PR #2031).

Отсюда следует малоизвестный факт: YOLOv8 вышла не под AGPL. В январе 2023 года она распространялась по GPL-3.0, а через три месяца лицензию сменили. Данные PyPI однозначны: в релизах ultralytics с 8.0.0 (10 января 2023 года) по 8.0.76 (13 апреля 2023 года) указана GPL-3.0. Первая версия с AGPL-3.0 — 8.0.80, опубликованная 16 апреля 2023 года.

Это не лазейка. Уже выданная лицензия не отзывается задним числом, поэтому старые версии по-прежнему доступны на условиях, на которых их опубликовали. Но они отстают на три года, больше не сопровождаются и не получают исправлений. GPL-3.0 всё ещё copyleft: сетевое условие заменено условием распространения, а от copyleft вы не избавились. Кроме того, коммерческая позиция Ultralytics шире, чем сам текст лицензии. Практический вывод уже и применим к другим проектам: лицензия относится к полученной вами версии, а не к названию проекта. Фиксируйте зависимости и записывайте условия лицензии на момент получения копии: завтра проект может изменить лицензию, и при проверке соответствия будет важно, какую версию получили именно вы.

AGPL-3.0 — это GPL с разделом 13, сетевым условием: если вы изменили Программу, пользователям, которые взаимодействуют с изменённой версией по сети, нужно предоставить её исходный код. Это закрывает путь SaaS, который оставляет открытым обычная GPL.

Обратите внимание на уточнение, которое пропускают многие статьи. В разделе 0 AGPL термин «изменять» определяется как копирование или адаптация работы способом, требующим разрешения на использование авторского права. Запуск неизменённого обучающего кода на собственном датасете — это выполнение программы, а не адаптация её исходного кода. Точно так же компиляция кода неизменённым компилятором под GPL не означает изменения самого компилятора. Поэтому одно лишь обучение автоматически не запускает это требование. Тот, кто утверждает обратное, пропустил определение.

Лицензия начинает распространяться на вашу работу, если вы объединяете пакет с собственной кодовой базой или встраиваете его туда так, что обе части поставляются или обслуживаются как одна программа. По трактовке FSF, связывание работы под GPL или AGPL с другими модулями создаёт объединённую работу; однако суды ещё не проверяли, применимо ли это к импорту Python. Также условия Ultralytics для коммерческого использования требуют Enterprise License для SaaS-платформ, API и облачных систем, которые используют YOLO внутри. Позиция поставщика шире текста самой лицензии. Рассматривайте интеграцию в обслуживаемый или поставляемый продукт как риск и не считайте обучение в изоляции автоматически рискованным.

В случае YOLO26 постоянно путают даты. Модель представили в сентябре 2025 года на YOLO Vision, фактически выпустили в январе 2026 года (в релизе ultralytics 8.4.0 в примечаниях сказано «Ultralytics YOLO26 has arrived»), а статья вышла в июне 2026 года. Модель находится в основном репозитории ultralytics/ultralytics; ultralytics/yolo26 — только страница проекта.

Вот что часто удивляет: академические YOLO последних двух лет тоже распространяются по AGPL, и не потому, что их написала Ultralytics.

• YOLOv10 разработали в Университете Цинхуа. В README сказано: "The code base is built with ultralytics."
• YOLOv12: "The code is based on ultralytics."
• YOLOv13: "The code is based on Ultralytics."
• YOLOE, модель с открытым словарём «видит всё» от команды YOLOv10, тоже распространяется по AGPL-3.0 и построена на Ultralytics.

Copyleft наследуется: производную работу на основе кода AGPL необходимо распространять по AGPL. Поэтому, как только один из этих форков начинает распространяться или обслуживаться, лицензия распространяется и на него. (Если изменить код и оставить его исключительно у себя, обязательств не возникает, поэтому исследовательская работа не ограничивается.) Исследование независимое, лицензия — нет. С 2024 года публикация «следующей YOLO» как производной от Ultralytics стала обычной практикой. Поэтому с каждым новым номером версии AGPL автоматически распространяется всё дальше.

Если на странице указано, что YOLOv13 распространяется по Apache-2.0, это ошибка. Файл LICENSE, API GitHub и карточка модели указывают AGPL-3.0.

Разрешительный вариант YOLOv8, которого больше нет

Во многих всё ещё доступных обзорах, включая ранний черновик этой статьи, в качестве выхода из-под AGPL YOLOv8 указывают YOLOv8 для KerasCV под Apache-2.0. Сегодня полагаться на него нельзя. Вот что известно из открытых источников:

• В обсуждении KerasCV Clarifications regarding YOLOv8 licensing один из участников написал, что «many parts are derived form ultralytics». Ни один сопровождающий не ответил, поэтому вопрос о степени независимости реализации публично так и не прояснили.
• В июле 2025 года сопровождающий Keras закрыл issue KerasHub add YOLOV8, написав: «Hey all!! Because of license issues, we have decided to drop this.» Затем два человека спросили, что это означает для существующих коммерческих пользователей версии KerasCV. Ни одному не ответили.
• KerasCV теперь архивирован, а в сопровождаемом преемнике, KerasHub, YOLOv8 нет.

Мы не знаем, связаны ли эти события, и не утверждаем, что произошло что-то неправомерное. Но строить продукт на такой основе нельзя.

Разрешительные исключения: YOLOX, PP-YOLOE, YOLO-NAS

Не все YOLO присоединились к copyleft.

• YOLOX от Megvii (2021) распространяется по Apache-2.0 без исключений; лицензия охватывает код и веса. Это по-прежнему самый чистый вариант для коммерческого использования среди классических YOLO, хотя с середины 2025 года в репозитории нет коммитов. С марта 2026 года без ответа остаётся вопрос о включении предобученных весов в коммерческое приложение. Текст лицензии однозначен, но сейчас некому ответить на вопросы о ней. Мы написали о запуске YOLOX с LibreYOLO.
• PP-YOLOE от Baidu распространяется по Apache-2.0 в PaddleDetection. Берите его оттуда, а не из PaddleYOLO: там есть почти идентичная папка конфигураций под GPL-3.0. Одна модель, одна компания, два репозитория, две лицензии. Ситуация обратная случаю YOLOv9.
• YOLO-NAS от Deci (2023) часто вызывает ошибки. Код распространяется по Apache-2.0, официальные веса — нет. В их отдельной лицензии сказано, что «may not use the Software for any commercial use, including in connection with any models used in a production environment.» После приобретения Deci компанией NVIDIA в 2024 году в репозитории не появлялись новые функции, а исходные URL весов больше не работают: теперь чекпойнты размещены на другом сервере. Иногда предлагают обходной путь: если обучить архитектуру с нуля, лицензия Apache якобы сохраняется. Это правдоподобно, но Deci и NVIDIA этого не подтверждали, а формулировка лицензии, распространяющаяся на «any components comprising the model», плохо с этим согласуется. Подробнее о YOLO-NAS — здесь.
• MMYOLO в старых обзорах иногда указывают как проект под Apache-2.0. Это не так: MMYOLO распространяется по GPL-3.0 (Apache используется в его соседнем проекте MMDetection), а с июля 2024 года в нём нет коммитов.
• YOLO-World от Tencent распространяется по GPL-3.0, а не по AGPL и не по разрешительной лицензии. Это стоит уточнить, потому что модели YOLO с открытым словарём часто считают разрешительными из-за связи с экосистемой CLIP, на которой они основаны.

Эти случаи охватывают три самые частые ошибки при выборе лицензии: предположение, что веса наследуют лицензию кода; что у всех проектов одной организации одна лицензия; и что лицензию можно определить по названию модели.

Лицензии распространяются на код, а не на идеи (но помните о патентах)

Один принцип лежит в основе каждого разрешительного варианта выше: авторское право защищает форму выражения, а не идеи. Это не лозунг, а норма закона по обе стороны Атлантики.

В США это 17 U.S.C. 102(b): из защиты авторским правом исключены любые «idea, procedure, process, system, method of operation, concept, principle, or discovery». Это правило восходит к делу Baker v. Selden (1879). В ЕС, где действует право, применимое к нам и, вероятно, ко многим читателям, статья 1(2) Директивы о программном обеспечении (2009/24/EC) указывает, что «ideas and principles which underlie any element of a computer program» не охраняются. Суд ЕС подтвердил в деле SAS Institute v World Programming (C-406/10, 2012), что функциональность программы, язык программирования и форматы данных сами по себе не являются охраняемой формой выражения. Защищён только код.

Архитектура, описанная в статье arXiv, — опубликованная идея. Реализовать её может кто угодно. Нельзя копировать или адаптировать исходные файлы GPL/AGPL и менять лицензию результата. Независимая реализация, написанная по статье, а не по исходному коду, — новая работа, и её автор выбирает лицензию.

Два важных уточнения, о которых большинство поставщиков умалчивает:

• Независимость должна быть настоящей. Защищаемый подход заключается в процессе clean room: авторы кода работают по статье и спецификации, а не по коду с copyleft-лицензией. Внимательно прочитать GPL-репозиторий, а затем «переписать» его — не то же самое. Если дело дойдёт до разбирательства, это различие будет важно.
• Этот аргумент относится к авторскому праву, а не к патентам. Независимое изобретение не защищает от патента. Чистая реализация снимает вопрос авторского права, но не меняет вопрос о патентах. Сегодня на архитектуры YOLO не заявлено широко известных претензий по патентам, однако «на нас ещё никто не подал в суд» не означает «судиться не за что».

У весов отдельная лицензия

Самая дорогая ошибка в этой области состоит в том, чтобы проверить код и забыть о чекпойнте. Лицензии могут относиться к трём слоям, причём условия у каждого могут различаться:

1. Код. Всё, что описано выше.

2. Веса. Иногда лицензия указана явно, как для YOLO-NAS. Иногда условия заявляет правообладатель: на странице лицензий Ultralytics утверждает, что AGPL-3.0 «covers the training code and the models produced by that training code», включая модели, которые вы обучили собственным кодом. Как правообладатель опубликованных ими материалов, они могут устанавливать условия для своих чекпойнтов. Вопрос, являются ли веса, которые создали вы, производной работой обучающего кода с точки зрения закона, действительно не решён: судебных прецедентов нет, а позиция расходится с общим правилом самой FSF о том, что авторское право на программу не распространяется автоматически на её вывод. Однако отсутствие однозначного ответа не означает безопасность. На практике считайте опубликованные веса AGPL обременёнными лицензией.

Для тех, кто собирается воспользоваться рекомендациями из этой статьи, здесь есть важный нюанс: в репозиториях GPL YOLOv7 и YOLOv9 о лицензии весов не сказано ничего. Их чекпойнты опубликованы в репозитории с GPL-3.0 без отдельного разрешения. Если загрузить эти файлы .pt в реализацию под MIT, код будет чистым, но статус чекпойнта останется неясным. Если вы сменили репозиторий именно из-за лицензии, берите веса, которые обучил сам проект с разрешительной лицензией, или обучите модель самостоятельно.

3. Данные для обучения. Аннотации COCO распространяются по CC BY 4.0, поэтому с метками проблем нет. Но лицензия COCO не распространяется на изображения: это фотографии с Flickr на условиях набора индивидуальных лицензий, права на которые прямо не принадлежат консорциуму COCO. Большинство отрасли считает риск низким и идёт дальше, но утверждение «с COCO всё в порядке» относится только к аннотациям. Для других датасетов ограничения быстро становятся строже: многие датасеты аэрофотосъёмки, медицинских изображений и вождения предназначены только для некоммерческого использования. Разрешительная лицензия кода модели не отменяет этих условий.

Каждый раз проверяйте все три слоя.

Кратко о различиях MIT и Apache-2.0

Мы выпускаем библиотеку под MIT, и нам было бы удобно сказать, что MIT — просто лучшая лицензия. Честное сравнение интереснее.

MIT не означает отсутствие обязательств: при распространении копий нужно сохранять уведомление об авторском праве и текст лицензии. Это реальное требование, пусть и простое. У Apache-2.0 есть то, чего нет у MIT: явная патентная лицензия от каждого участника и пункт о прекращении патентной лицензии для тех, кто подаёт иск по поводу этой работы. MIT о патентах ничего не говорит. Для компании, которая сильнее всего опасается патентных претензий, Apache-2.0 может быть безопаснее. Именно поэтому многие проекты с разрешительными лицензиями в детекции (YOLOX, RT-DETR, D-FINE, DEIM) используют Apache-2.0.

MIT обеспечивает простоту и совместимость. Ни одна из этих лицензий не заставит вас публиковать исходный код, именно этот вопрос и рассматривается в статье. Если вам говорят, что главное решение — выбрать между MIT и Apache, вам что-то продают. Главное различие — разрешительная лицензия или copyleft.

Какую YOLO можно использовать?

• Закрытый коммерческий продукт: YOLOv7 или YOLOv9 из MIT-репозитория лаборатории, YOLOX или PP-YOLOE (из PaddleDetection) среди оригинальных проектов либо сопровождаемый MIT-фреймворк вроде LibreYOLO, если вы не хотите самостоятельно собирать и проверять всё это. Не используйте GPL или AGPL, если не готовы открыть исходный код всего приложения или купить Enterprise License.
• Проект с открытым исходным кодом: любую модель при условии совместимости лицензий. Если ваш проект распространяется по AGPL, линейка Ultralytics — естественный выбор; новые исследования (YOLOv13, YOLO26, YOLOE) сначала появляются именно там.
• Исследования и бенчмаркинг: лицензии накладывают мало ограничений. Используйте то, что использовали в статье, с которой сравниваете результаты.
• План «разберёмся потом»: не сработает. Удалить зависимость AGPL после сборки продукта означает заново обучить модель, проверить результаты и экспортировать всё, включая веса. Сначала выберите репозиторий, а значит и лицензию.

Чтобы сравнить сами фреймворки, а не лицензии, читайте Лучшие альтернативы Ultralytics в 2026 году.

Вариант под MIT: что входит в LibreYOLO

Раскрытие информации: LibreYOLO — наш проект, а его лицензия и стала причиной появления этой статьи.

LibreYOLO — единая кодовая база под MIT с детекторами ниже, доступными через один API. В неё встроены обучение и экспорт в ONNX, TensorRT, OpenVINO и NCNN. Без copyleft, сетевого условия и корпоративного тарифа.

Вот полный список семейств для детекции объектов с их исходными проектами и лицензиями: так видно, откуда берётся каждый разрешительный вариант:

В этом столбце намеренно ничего не приукрашено: есть два важных нюанса.

В кодовую базу не скопирован код GPL или AGPL. Все перечисленные выше семейства созданы на основе проектов под public domain, MIT или Apache-2.0. Это условие позволяет распространять фреймворк под MIT. Если у архитектуры есть проект с разрешительной и проект с copyleft-лицензией, мы используем первый: YOLOv9 и YOLOv7 основаны на репозитории лаборатории под MIT, а RTMDet — на MMDetection под Apache, а не на MMYOLO под GPL. В списке нет YOLO-World, хотя о ней регулярно спрашивают: она распространяется по GPL-3.0, и разрешительного проекта, на котором можно было бы её основать, нет.

Разрешительная лицензия не означает отсутствие ограничений. Лучше сказать об этом прямо, чем дать обнаружить их при проверке. Крупные модели DEIMv2 наследуют условия DINOv3 от Meta, включая запрет на военное, ядерное применение, шпионаж и использование оружия. Это реальное ограничение для проектов двойного назначения. Некоторые экспериментальные чекпойнты для исследований обучены на некоммерческих датасетах (DOTA, VisDrone) и помечены на Hugging Face лицензией cc-by-nc, а не скрыто публикуются как свободные. Мы применяем те же правила к весам собственных моделей: наши чекпойнты YOLO9 конвертированы из чекпойнтов лаборатории с MIT, поэтому на них распространяется то же, что и на исходные веса. Как уже отмечалось, их статус «заявлен, но формально не проверен». Лицензия MIT распространяется на написанный нами код. Условия для каждого чекпойнта зависят от данных и исходных весов, на которых его обучили, и указаны отдельно.

Помимо детекции, тот же API поддерживает сегментацию экземпляров и семантическую сегментацию, оценку позы, повёрнутые рамки, классификацию (MobileNetV4, ConvNeXt, EfficientNetV2, ResNet, CLIP), оценку глубины по одному изображению, восстановление изображений и оценку направления взгляда.

pip install libreyolo

from libreyolo import LibreYOLO

model = LibreYOLO("LibreYOLO9c.pt")
results = model("image.jpg", save=True)
print(results[0].boxes.xyxy)

Тот же рабочий процесс с YOLO, без лицензионной домашней работы.

Поставьте звезду на GitHub: github.com/LibreYOLO/libreyolo | Документация: libreyolo.com/docs

Товарные знаки и аффилированность: YOLO, YOLOv8, YOLO11, YOLO26 и Ultralytics — товарные знаки соответствующих владельцев, включая Ultralytics Inc. LibreYOLO — независимый проект, не связанный с Ultralytics или любой другой организацией, упомянутой в этой статье, и не спонсируемый и не одобренный ими. Названия продуктов и репозиториев используются только для идентификации и сравнения рассматриваемого ПО.

Эта статья содержит общую информацию, а не юридическую консультацию; она актуальна на 11 июля 2026 года и написана одним из поставщиков, участвующих в сравнении. Перед выпуском продукта проверьте актуальную лицензию.