ultralytics离线安装

Ultralytics是一个流行的Python库，用于快速和高效的实例分割（Instance Segmentation）任务，特别是在YOLO（You Only Look Once）目标检测算法上。离线安装Ultralytics意味着您可以在没有网络连接的情况下下载并安装该库及其依赖项。

**离线安装步骤如下：**

1. **从GitHub克隆仓库**：
先访问Ultralytics YOLOv5 GitHub仓库：<https://github.com/ultralytics/yolov5>
使用`git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git`命令将仓库克隆到本地。

2. **下载预训练模型**：
在`yolov5`目录下找到`model.py`文件，其中包含了预训练权重的下载链接。由于是离线安装，你需要提前下载这些权重文件。你可以根据需求选择对应的模型版本（例如`yolov5s`, `yolov5m`, 或者`yolov5l`等）。

3. **手动下载数据集或标注**：
如果你需要用到特定的数据集，可能需要先下载到本地，并提供给代码相对路径。

4. **安装依赖**：
在`requirements.txt`中列出了所需的Python库。你可以在终端或命令提示符中逐个安装这些库，比如`pip install <library_name>`。

5. **运行项目**：
安装完成后，你可以直接在本地环境中运行Ultralytics提供的示例脚本或者自定义项目，无需联网。

**相关问题--:**
1. Ultralytics支持哪些版本的Python？
2. 离线安装是否影响模型的性能？
3. 需要在离线环境下更新模型怎么办？