YOLO 버전별 라이선스 정책

1. YOLO 라이선스 환경의 복잡성 해부

YOLO(You Only Look Once)는 실시간 객체 탐지 분야에서 혁신을 일으킨 모델 계열이지만, 그 라이선스 환경은 단일한 체계가 아닌 복잡하고 파편화된 구조를 지닌다.1 이는 YOLO의 개발 주체가 Joseph Redmon 개인 연구자에서 Alexey Bochkovskiy, Ultralytics, Meituan, WongKinYiu, Tencent 등 다양한 커뮤니티와 기업으로 확장되면서 각자의 철학과 비즈니스 모델이 라이선스 정책에 반영되었기 때문이다. 이 안내서는 이 복잡한 라이선스 환경을 체계적으로 분석하여, 각 YOLO 버전의 선택이 프로젝트의 기술적, 법적, 사업적 미래에 미치는 심대한 영향을 명확히 규명하는 것을 목표로 한다.

YOLO 라이선스의 역사는 단순히 시간의 흐름에 따른 변화가 아니라, 생태계의 성숙 단계를 반영하는 뚜렷한 전환점들로 구분된다. 초기 학술적 연구 공유를 목적으로 했던 Joseph Redmon 시대의 불명확하거나 관대한 라이선스 정책은, YOLO의 상업적 잠재력이 부상하며 새로운 국면을 맞았다. Alexey Bochkovskiy의 YOLOv4가 상업적으로 매우 친화적인 MIT 라이선스를 채택한 것은 이러한 시장의 요구에 부응한 결정적 분기점이었으며, 이는 YOLO의 산업계 도입을 가속화했다.3 이후 Ultralytics가 YOLOv5, YOLOv8 등 최신 모델에 가장 강력한 카피레프트(copyleft) 라이선스인 AGPL-3.0을 적용하고, 이를 기반으로 상업용 라이선스를 판매하는 듀얼 라이선스 비즈니스 모델을 구축하면서 YOLO 생태계는 또 한 번의 중대한 변화를 겪었다.5

이러한 라이선스 정책의 분화는 개발자에게 단순한 기술적 선택을 넘어, 프로젝트의 공개 범위, 지적 재산권(IP) 전략, 그리고 비즈니스 모델까지 결정해야 하는 전략적 선택을 요구한다. 따라서 YOLO 모델을 도입하려는 개발자와 기업은 각 버전의 성능뿐만 아니라, 그 이면에 있는 라이선스의 법적 함의를 깊이 이해해야만 잠재적인 법적 리스크를 피하고 성공적인 프로젝트를 수행할 수 있다.

2. 핵심 오픈소스 라이선스 유형별 심층 분석: MIT, GPL, AGPL

YOLO 생태계에서 주로 사용되는 MIT, GPL-3.0, AGPL-3.0 라이선스의 법적 특성을 명확히 이해하는 것은 각 버전의 라이선스 정책을 분석하기 위한 필수적인 선행 과정이다. 각 라이선스는 허용 범위와 의무 조항에서 현격한 차이를 보인다.

2.1 MIT License (허용적 라이선스)

MIT 라이선스는 가장 대표적인 허용적(permissive) 라이선스로, 사용자에게 최소한의 제약만을 부과한다.7 핵심은 사용자가 코드를 사용, 복제, 수정, 병합, 게시, 배포, 서브라이선스 및 판매하는 거의 모든 행위를 자유롭게 할 수 있다는 점이다.9 유일한 의무 조건은 배포 시 원본 저작권 고지와 MIT 라이선스 전문을 포함해야 한다는 것이다.7

가장 중요한 특징은 파생 저작물에 대한 소스 코드 공개 의무가 없다는 점이다. 즉, MIT 라이선스 코드를 수정하여 독점(proprietary) 상용 소프트웨어에 포함시키고, 해당 소프트웨어의 소스 코드를 공개하지 않은 채 판매하는 것이 가능하다.10 이러한 특징 때문에 MIT 라이선스는 상업적 활용을 목표로 하는 기업에게 가장 선호되는 라이선스 중 하나다. YOLO 생태계에서 MIT 라이선스가 적용된 버전은 기업이 자사 솔루션에 자유롭게 통합하고 핵심 IP를 보호하며 상용화할 수 있음을 의미한다.

2.2 GPL-3.0 (강력한 카피레프트 라이선스)

GNU 일반 공중 사용 허가서 버전 3(GPL-3.0)는 강력한 카피레프트(copyleft) 조항을 특징으로 하는 라이선스다.11 카피레프트는 저작권을 의미하는 ’copyright’에 반대되는 개념으로, 파생 저작물 또한 원본과 동일한 자유를 보장해야 한다는 철학을 담고 있다.12

GPL-3.0의 핵심 의무는 해당 라이선스가 적용된 소프트웨어를 수정하거나 결합하여 새로운 소프트웨어를 만들어 배포할 경우, 그 파생 저작물 전체를 반드시 동일한 GPL-3.0 라이선스로 배포해야 한다는 것이다.13 이 조항은 종종 ‘바이러스성’ 또는 ’전염성’으로 표현되며, GPL 코드와 결합된 모든 코드가 GPL의 적용을 받게 됨을 의미한다. 상업적 목적으로 소프트웨어를 판매하는 것은 허용되지만, 소프트웨어를 구매한 사용자에게 소스 코드를 제공하거나 접근할 수 있도록 보장해야 할 의무가 발생한다.14

YOLO 생태계에서 GPL-3.0 기반 버전을 사용하여 상용 제품을 만들어 외부에 배포한다면, 해당 제품의 전체 소스 코드를 GPL-3.0으로 공개해야 하는 중대한 법적 의무가 발생할 수 있다.

2.3 AGPL-3.0 (네트워크 보호 카피레프트 라이선스)

GNU Affero 일반 공중 사용 허가서 버전 3(AGPL-3.0)은 GPL-3.0의 모든 의무를 포함하면서, 네트워크 시대의 ’SaaS 허점(SaaS loophole)’을 막기 위해 설계된 가장 강력한 카피레프트 라이선스다.15

GPL-3.0의 소스 코드 공개 의무는 소프트웨어를 ’배포(convey)’할 때 발생한다. 그러나 웹 서비스(SaaS) 형태로 소프트웨어의 기능을 제공하는 것은 전통적인 의미의 ’배포’에 해당하지 않아, 서비스 제공자가 수정한 소스 코드를 공개할 의무가 없다는 해석이 가능했다.17 AGPL-3.0은 바로 이 지점을 보완한다. AGPL-3.0 라이선스가 적용된 소프트웨어를 수정하여 네트워크 서버를 통해 원격 사용자에게 서비스를 제공할 경우, 해당 서비스의 수정된 소스 코드 전체를 사용자에게 제공해야 할 의무가 발생한다.16

YOLO 생태계에서 이는 매우 중요한 의미를 갖는다. AGPL-3.0 기반 YOLO 버전을 사용하여 AI 기반 상용 SaaS를 구축하고 외부에 서비스를 제공한다면, 해당 서비스의 백엔드 소스 코드 전체를 사용자에게 AGPL-3.0으로 공개해야 한다. 이는 대부분의 상용 SaaS 기업에게는 자사의 핵심 경쟁력과 IP를 포기하는 것과 같으므로 사실상 수용하기 어려운 조건이다.19

3. 초기 YOLO 버전의 라이선스 계보: Darknet 프레임워크

YOLO의 초기 버전들은 개발자 Joseph Redmon이 C와 CUDA로 작성한 Darknet이라는 커스텀 프레임워크를 기반으로 한다.1 이 시기의 라이선스 정책은 명확하게 정의되지 않아 법적 해석에 있어 불확실성을 내포한다.

3.1 YOLOv1 & YOLOv2 (Joseph Redmon)

YOLO의 첫 번째와 두 번째 버전인 YOLOv1과 YOLOv2는 공식적인 소프트웨어 라이선스가 명시되지 않은 상태로 공개되었다.3 개발자인 Joseph Redmon은 Darknet 프레임워크 자체를 ’Public Domain’이라고 언급한 바 있으나 24, 이는 법적 효력을 갖춘 정식 라이선스 표기가 아니므로 국가별 법률에 따라 해석이 달라질 수 있다. 이러한 라이선스의 불명확성은 상업적 프로젝트에 해당 버전을 사용하고자 할 때 상당한 법적 리스크를 야기한다. 더불어 기술적으로도 현재의 모델들에 비해 성능이 낮고 아키텍처가 구식이므로, 현대적인 프로젝트에 사용하는 것은 권장되지 않는다.3

3.2 YOLOv3 원본 (Joseph Redmon)

YOLOv3는 이전 버전에 비해 성능이 크게 향상된 모델로, Joseph Redmon의 원본 Darknet 저장소에서 배포된 버전은 GPL-3.0 라이선스를 따른다는 분석이 존재한다.3 이는 YOLO 역사에서 명시적인 카피레프트 라이선스가 도입되기 시작한 시점으로 볼 수 있다. 하지만 이 시기에도 다양한 포크(fork)가 존재하며, 각 포크마다 다른 라이선스를 채택했을 가능성이 있다.25 예를 들어, Ultralytics가 PyTorch로 구현한 YOLOv3는 원본과 다른 AGPL-3.0 라이선스를 따른다.26 따라서 YOLOv3를 사용하고자 할 때는 단순히 버전 번호만 볼 것이 아니라, 어떤 개발 주체가 어떤 프레임워크로 구현한 버전인지, 그리고 해당 저장소의 라이선스가 무엇인지 명확히 확인해야 한다.

4. 라이선스 정책의 분기점: 상업적 활용을 위한 선택지

Joseph Redmon이 컴퓨터 비전 연구를 중단한 후, YOLO 생태계는 새로운 개발자들에 의해 계승되면서 라이선스 정책에 있어 중대한 전환점을 맞이했다. 특히 상업적 활용에 대한 커뮤니티의 강력한 요구가 라이선스 선택에 큰 영향을 미쳤다.

4.1 YOLOv4 (AlexeyAB)

Alexey Bochkovskiy가 Chien-Yao Wang, Hong-Yuan Mark Liao와 함께 개발을 주도한 YOLOv4는 성능과 속도 면에서 당시 최고 수준(SOTA)을 달성했을 뿐만 아니라, 라이선스 정책에서도 YOLO 역사상 가장 중요한 변화를 가져왔다.2 YOLOv4의 공식 Darknet 포크 저장소는 명시적으로 MIT 라이선스를 채택했다.3

이 결정은 YOLO 생태계에 기념비적인 사건이었다. 이전 버전들의 라이선스 불확실성이나 카피레프트 제약과 달리, 매우 허용적인 MIT 라이선스로 고성능 모델이 배포됨으로써 기업들은 라이선스 제약이나 소스 코드 공개 의무에 대한 부담 없이 자유롭게 YOLOv4를 자사의 상용 제품, 서비스, 내부 시스템에 통합할 수 있게 되었다.28 이로 인해 YOLO는 학술 연구의 영역을 넘어 산업계 전반으로 폭발적으로 확산되는 결정적인 계기를 맞이했다. YOLOv4는 현재까지도 소스 코드 공개 의무 없이 상업적으로 자유롭게 사용할 수 있는 가장 성능이 뛰어난 YOLO 버전 중 하나로 평가받고 있다.

5. 커뮤니티의 대응: GPL 원본과 MIT 파생 버전의 공존

최신 고성능 YOLO 모델들이 강력한 카피레프트 라이선스로 출시되자, 산업계의 상업적 활용 수요와 라이선스 제약 사이에 간극이 발생했다. 이러한 간극을 메우기 위해 커뮤니티 내에서 독자적인 움직임이 나타났으며, 이는 동일한 모델 이름 아래 서로 다른 라이선스를 가진 구현체가 공존하는 독특한 현상으로 이어졌다.

5.1 YOLOv7 & YOLOv9 (WongKinYiu 원본)

YOLOv4의 공동 저자인 Chien-Yao Wang(WongKinYiu)이 주도하여 개발한 YOLOv7과 YOLOv9은 출시 당시 SOTA 성능을 갱신하며 큰 주목을 받았다.29 이 모델들의 공식 GitHub 저장소는

GPL-3.0 라이선스를 채택했다.31 이는 해당 코드를 기반으로 한 파생 저작물을 배포할 경우, 전체 소스 코드를 GPL-3.0으로 공개해야 함을 의미한다. 이는 학술적 성과와 오픈소스 기여를 통해 기술 발전을 촉진하려는 의도였으나, 상업적 활용을 원하는 기업에게는 높은 진입 장벽으로 작용했다.

5.2 YOLOv7 & YOLOv9 (MIT 라이선스 파생 버전)

원본의 GPL-3.0 라이선스 제약을 해결하기 위해, 커뮤니티의 다른 개발자들이 원본 논문에 제시된 아키텍처와 아이디어를 기반으로 코드를 **새롭게 재구현(re-implementation)**하여 MIT 라이선스로 배포하기 시작했다.30 MultimediaTechLab에서 관리하는 저장소가 대표적인 예다.30

이러한 현상은 오픈소스 AI 모델 생태계의 중요한 작동 방식을 보여준다. 논문을 통해 공개된 기술적 ’아이디어’나 ‘아키텍처’ 자체는 저작권의 보호 대상이 아니므로, 이를 참조하여 코드를 완전히 새로 작성하는 것은 원본 코드의 저작권을 침해하지 않는다.3 따라서 이는 GPL-3.0의 카피레프트 의무를 합법적으로 우회하여 상업적으로 자유롭게 사용할 수 있는 버전을 만드는 ‘라이선스 탈출구(escape hatch)’ 역할을 한다.

결과적으로 YOLOv7과 YOLOv9은 동일한 이름으로 불리지만, 법적으로는 완전히 다른 두 가지 라이선스 체계의 구현체가 공존하게 되었다.33 이는 개발자에게 중요한 책임을 부여한다. 모델을 사용할 때 단순히 ’YOLOv9’이라는 이름만 보고 선택할 것이 아니라, 어떤 GitHub 저장소에서 어떤 라이선스로 배포된 구현체인지를 반드시 직접 확인해야 하는 것이다.

6. Ultralytics의 AGPL 기반 듀얼 라이선스 전략

Ultralytics는 YOLOv3의 PyTorch 구현을 시작으로 YOLOv5, YOLOv8 등 현재 YOLO 생태계에서 가장 활발하게 사용되는 모델들을 개발 및 유지보수하고 있는 핵심 주체다.2 이들은 라이선스를 단순한 법적 고지를 넘어, 정교한 비즈니스 모델의 핵심 도구로 활용하는 전략을 구사한다.

6.1 YOLOv5, YOLOv8, 그리고 최신 버전들 (YOLOv11 등)

Ultralytics가 개발한 모든 주요 버전(YOLOv3 PyTorch 구현체 포함)은 기본적으로 AGPL-3.0 라이선스를 채택하고 있다.6 이는 YOLO 생태계에서 채택된 가장 강력하고 제한적인 카피레프트 정책이다. 특히 네트워크를 통해 서비스를 제공할 때 소스 코드 공개 의무를 부과하는 조항은, AI 모델을 기반으로 상용 SaaS를 개발하려는 기업에게는 사실상 사용을 불가능하게 만드는 치명적인 제약 조건이다.38

6.2 Ultralytics 엔터프라이즈 라이선스

Ultralytics는 AGPL-3.0의 강력한 제약 조건을 비즈니스 기회로 전환했다. AGPL-3.0의 의무 조항을 준수할 수 없는 기업들을 위해, 별도의 상업용 엔터프라이즈 라이선스를 유료로 판매하는 듀얼 라이선스 정책을 운영한다.5 이 라이선스를 구매한 기업은 소스 코드 공개 의무 없이 Ultralytics의 고성능 모델들을 자사의 상용 제품 및 서비스에 자유롭게 통합하고 배포할 수 있다.39

이러한 전략은 오픈소스가 어떻게 직접적인 수익 모델로 연결될 수 있는지를 보여주는 대표적인 사례다. Ultralytics는 최고 수준의 성능을 가진 모델을 AGPL-3.0이라는 ‘무료’ 라이선스로 제공하여 광범위한 개발자 커뮤니티와 시장 인지도를 확보한다. 그러나 이 ‘무료’ 모델에 내재된 강력한 법적 제약은 상업적 활용을 원하는 기업 사용자들이 결국 유료 엔터프라이즈 라이선스를 구매하도록 유도하는 강력한 ‘깔때기(funnel)’ 역할을 수행한다. 이처럼 AGPL-3.0은 단순한 오픈소스 철학의 표현을 넘어, 상업적 파트너십을 창출하기 위한 정교하게 설계된 비즈니스 전략의 핵심 요소로 기능하고 있다. 따라서 개발자는 ’무료’라는 단어 이면에 있는 비즈니스 모델의 구조를 정확히 이해해야만 올바른 기술 및 사업적 결정을 내릴 수 있다.

7. 주요 커뮤니티 및 산업계 주도 버전 분석

YOLO 생태계는 개인 개발자나 특정 기업 외에도 다양한 산업계 플레이어들이 참여하며 확장되고 있다. 이들이 공개한 모델들은 실제 산업 현장의 요구사항이 반영되어 있으며, 라이선스 정책 또한 각자의 전략에 따라 선택되었다.

7.1 YOLOv6 (Meituan)

YOLOv6는 중국의 거대 기술 기업인 Meituan이 자사의 자율 배송 로봇 등 실제 산업 애플리케이션을 위해 개발하고 공개한 모델이다.2 이 모델은

GPL-3.0 라이선스를 채택했다.42 산업계에서 직접 개발하여 실용성을 검증한 모델이라는 점에서 의미가 크지만, 라이선스가 GPL-3.0이므로 이 모델을 기반으로 한 상용 제품을 외부에 배포할 경우 소스 코드 공개 의무를 신중하게 검토해야 한다.

7.2 YOLO-World (Tencent)

YOLO-World는 Tencent AI Lab에서 개발한 혁신적인 개방형 어휘(Open-Vocabulary) 객체 탐지 모델이다.2 기존 YOLO 모델들이 미리 정의된 고정된 클래스(예: COCO 데이터셋의 80개 클래스)만 탐지할 수 있었던 한계를 넘어, “빨간색 자동차“와 같은 자연어 텍스트 프롬프트를 통해 원하는 객체를 실시간으로 탐지할 수 있는 능력을 갖추었다.45 이 모델의 공식 저장소는

GPL-3.0 라이선스를 채택했다.47 이 기술을 활용한 상용 서비스를 개발하여 배포할 경우 GPL-3.0의 라이선스 조건을 준수해야 하며, 별도의 상업적 라이선스가 필요한 경우 개발자에게 직접 연락하라는 안내가 명시되어 있다.48

8. 종합 비교 및 전략적 선택 가이드

지금까지 분석한 내용을 바탕으로, 프로젝트의 목적과 유형에 따라 최적의 YOLO 버전을 선택할 수 있도록 실용적인 가이드를 제공한다. 최종 선택에 앞서 아래의 종합 비교표를 참조하고, 각 프로젝트의 특성에 맞는 권고안을 따르는 것이 중요하다.

8.1 프로젝트 유형별 권고안

• 학술 연구 및 개인 프로젝트: 라이선스 제약이 거의 없으므로 모든 버전을 자유롭게 사용할 수 있다. 최신 SOTA 성능이 필요하다면 원본 저장소의 GPL/AGPL 버전도 문제없이 활용 가능하다.

• 사내 프로토타입 및 내부용 툴: 개발 결과물을 외부에 배포하지 않고 사내에서만 사용하는 경우, GPL/AGPL 버전도 법적 문제없이 사용할 수 있다. 그러나 향후 해당 기술이 상용 제품이나 서비스로 전환될 가능성이 있다면, 장기적인 관점에서 처음부터 MIT 라이선스 버전을 기반으로 개발하는 것이 현명한 전략이다.

• 독점 소프트웨어 / 임베디드 솔루션 (배포형): 제품의 소스 코드를 공개하지 않고 고객에게 배포해야 하는 경우, 카피레프트 라이선스는 반드시 피해야 한다. 이 경우 YOLOv4(MIT) 또는 YOLOv7/v9의 MIT 라이선스 재구현 버전이 법적 리스크가 없는 최적의 선택지다.

• 상용 SaaS / 클라우드 서비스: AGPL-3.0의 네트워크 서비스 조항은 SaaS 비즈니스 모델에 치명적이므로 절대적으로 피해야 한다. 선택지는 세 가지다. 첫째, YOLOv4(MIT) 또는 YOLOv7/v9(MIT) 버전을 사용한다. 둘째, 최신 성능이 반드시 필요하다면 Ultralytics의 엔터프라이즈 라이선스를 구매하여 YOLOv5/v8 등의 최신 모델을 합법적으로 사용한다. 셋째, Roboflow와 같은 플랫폼의 유료 플랜을 통해 서브라이선스 형태로 상업적 사용 권한을 확보하는 방법도 고려할 수 있다.6

8.2 최종 제언

YOLO 생태계의 라이선스 환경은 계속해서 진화하고 있다. 따라서 특정 YOLO 모델을 프로젝트에 도입하기 전, 해당 모델을 다운로드한 GitHub 저장소를 직접 방문하여 LICENSE 또는 LICENSE.md 파일을 열어 그 내용을 반드시 직접 확인하는 것이 가장 중요하다. 모델의 이름이 같더라도 포크된 저장소마다 라이선스 정책이 다를 수 있으며, 기존 라이선스가 향후 변경될 가능성도 배제할 수 없다. 만약 라이선스 조항에 대한 해석에 법적 불확실성이 존재하거나 상업적 프로젝트의 리스크가 크다고 판단될 경우, 반드시 오픈소스 라이선스 전문 법률가의 자문을 구해야 한다.

9. 참고 자료

1. What is YOLO? The Ultimate Guide [2025] - Roboflow Blog, https://blog.roboflow.com/guide-to-yolo-models/
2. Models Supported by Ultralytics - Ultralytics YOLO Docs, https://docs.ultralytics.com/models/
3. YOLO Model Licenses: A Developer’s Guide | by Bing Bai - Medium, https://medium.com/@bingbai.jp/yolo-model-licenses-a-developers-guide-da722767b6f8
4. yolov4 - PyPI, https://pypi.org/project/yolov4/
5. Ultralytics License, https://www.ultralytics.com/license
6. YOLOv8 Model License and Pricing - Roboflow, https://roboflow.com/model-licenses/yolov8
7. Open Source Software Licenses 101: The MIT License | FOSSA Blog, https://fossa.com/blog/open-source-licenses-101-mit-license/
8. MIT License - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/MIT_License
9. The MIT License - Open Source Initiative, https://opensource.org/license/mit
10. Open Source Software Licenses Explained: A Beginner’s Overview, https://osssoftware.org/blog/open-source-software-licenses-explained-a-beginners-overview/
11. GNU General Public License - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/GNU_General_Public_License
12. A Quick Guide to GPLv3 - GNU Project - Free Software Foundation, https://www.gnu.org/licenses/quick-guide-gplv3.html
13. GPLv3 explained - GitHub Gist, https://gist.github.com/kn9ts/cbe95340d29fc1aaeaa5dd5c059d2e60
14. The GNU General Public License v3.0 - GNU Project - Free Software Foundation - GNU.org, https://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0.html
15. Exploring GNU AGPL v3: A Deep Dive into Open Source Licensing - DEV Community, https://dev.to/kallileiser/exploring-gnu-agpl-v3-a-deep-dive-into-open-source-licensing-50h9
16. The fundamentals of the AGPLv3 - Free Software Foundation, https://www.fsf.org/bulletin/2021/fall/the-fundamentals-of-the-agplv3
17. Difference between Affero-GPL and GPLv3 [closed] - Stack Overflow, https://stackoverflow.com/questions/2127246/difference-between-affero-gpl-and-gplv3
18. GNU Affero General Public License v3 (AGPL-3.0) Explained in Plain English - TLDRLegal, https://www.tldrlegal.com/license/gnu-affero-general-public-license-v3-agpl-3-0
19. Is there any reason not to always use the AGPL over the GPL?, https://opensource.stackexchange.com/questions/11015/is-there-any-reason-not-to-always-use-the-agpl-over-the-gpl
20. yolo-V8/LICENSE at main - GitHub, https://github.com/autogyro/yolo-V8/blob/main/LICENSE
21. GNU Affero General Public License - GNU Project - Free Software Foundation - GNU.org, https://www.gnu.org/licenses/agpl-3.0.html
22. GNU Affero General Public License - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/GNU_Affero_General_Public_License
23. Darknet: Open Source Neural Networks in C - Joseph Redmon, https://pjreddie.com/darknet/
24. LICENSE · 65815879e1c63e6a2446fbc80ca9d6f351923234, https://git.hipert.unimore.it/fgatti/darknet/-/blob/65815879e1c63e6a2446fbc80ca9d6f351923234/LICENSE
25. YOLOv3/LICENSE at master - GitHub, https://github.com/xiaochus/YOLOv3/blob/master/LICENSE
26. ultralytics/yolov3: YOLOv3 in PyTorch > ONNX > CoreML … - GitHub, https://github.com/ultralytics/yolov3
27. YOLOv4: High-Speed and Precise Object Detection - Ultralytics Docs, https://docs.ultralytics.com/models/yolov4/
28. YOLOv4 PyTorch Object Detection Model: What is, How to Use - Roboflow, https://roboflow.com/model/yolov4-pytorch
29. YOLOv7: Trainable Bag-of-Freebies - Ultralytics YOLO Docs, https://docs.ultralytics.com/models/yolov7/
30. MultimediaTechLab/YOLO: An MIT License of YOLOv9 … - GitHub, https://github.com/MultimediaTechLab/YOLO
31. WongKinYiu/yolov7: Implementation of paper - YOLOv7 … - GitHub, https://github.com/WongKinYiu/yolov7
32. WongKinYiu/yolov9: Implementation of paper - YOLOv9 … - GitHub, https://github.com/WongKinYiu/yolov9
33. Yolo v9 w/ MIT License · Issue #669 · onnx/models - GitHub, https://github.com/onnx/models/issues/669
34. Yolov9 MIT re-write : r/computervision - Reddit, https://www.reddit.com/r/computervision/comments/1ha6ma5/yolov9_mit_rewrite/
35. YOLOv8: State-of-the-Art Computer Vision Model, https://yolov8.com/
36. ultralytics/yolov5: YOLOv5 in PyTorch > ONNX > CoreML … - GitHub, https://github.com/ultralytics/yolov5
37. Ultralytics YOLO - GitHub, https://github.com/ultralytics/ultralytics
38. YOLOv5 Model License and Pricing - Roboflow, https://roboflow.com/model-licenses/yolov5
39. After training the yolo model, if it is to be commercialized, is it necessary to pay for it - Support - Ultralytics, https://community.ultralytics.com/t/after-training-the-yolo-model-if-it-is-to-be-commercialized-is-it-necessary-to-pay-for-it/1193
40. Ultralytics Plans, https://www.ultralytics.com/plans
41. Meituan YOLOv6 - Ultralytics YOLO Docs, https://docs.ultralytics.com/models/yolov6/
42. MT-YOLOv6 Object Detection Model: What is, How to Use - Roboflow, https://roboflow.com/model/mt-yolov6
43. meituan/YOLOv6: YOLOv6: a single-stage object detection … - GitHub, https://github.com/meituan/YOLOv6
44. YOLO-World: Real-Time, Zero-Shot Object Detection - Roboflow Blog, https://blog.roboflow.com/what-is-yolo-world/
45. YOLO-World Object Detection Model: What is, How to Use - Roboflow, https://roboflow.com/model/yolo-world
46. YOLO World base module for use with Autodistill. - GitHub, https://github.com/autodistill/autodistill-yolo-world
47. YOLO-World Model License and Pricing - Roboflow, https://roboflow.com/model-licenses/yolo-world
48. AILab-CVC/YOLO-World: [CVPR 2024] Real-Time Open … - GitHub, https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World
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