ultralytics离线安装导入

Ultralytics是一个流行的Python库，用于图像分割和目标检测，特别是在YOLO（You Only Look Once）模型方面。如果想要离线安装并导入Ultralytics，你可以按照以下步骤操作：

1. **下载预训练模型文件**：首先从GitHub上下载Ultralytics YOLOv5的最新版本，例如`yolov5s`, `yolov5m`, 或 `yolov5l`等权重文件，它们通常会包含`.weights` 和 `.cfg` 文件。

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
   cd yolov5

2. **复制到本地目录**：将下载的权重文件复制到项目的`models`文件夹内，如`./models/yolov5s.weights`。

3. **安装必要的依赖**：如果你还没有安装，需要安装`torch`及其子模块，以及用于可视化结果的`opencv-python-headless`（无GUI版）或其他你喜欢的可视化工具。

   pip install torch torchvision opencv-python-headless

4. **引入和初始化**：在Python脚本中，你可以通过以下方式导入Ultralytics的YOLOv5：

   from yolov5 import YOLOv5
   device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
   model = YOLOv5('s').to(device)  # 加载小版本模型