ultralytics/yolov5：README 来源编辑指南

ultralytics/yolov5 的 README 将项目描述为"Ultralytics YOLOv5 in PyTorch for object detection, instance segmentation, classification, training, and export."。本文只整理仓库能直接核验的内容，不把星标、Fork 或宣传语当成质量证明。README 在"README"下的说明是：Ultralytics YOLOv5 🚀 is a fast, accurate, and easy-to-use computer vision model developed by Ultralytics.。这给出的首先是项目边界，而不是已经完成的生产验证。

从 README 的"📚 Documentation"和相关条目看，读者可以先判断它是否解决自己的具体问题：Tips for Best Training Results ☘️: Improve your model's performance with expert tips.。如果你的目标与这段说明不一致，就不应仅凭项目热度采用它。这里保留原项目名、命令和组件名，方便回到一手来源核对。 README 还列出了另一条可核对的信息：Train Custom Data 🚀 RECOMMENDED: Learn how to train YOLOv5 on your own datasets.。这类原文条目可以帮助读者设计试运行步骤，但不能代替自己的环境测试。

README 把工作方式分散写在"README"等段落中。可确认的线索包括：To request an Enterprise License, please complete the form at Ultralytics Licensing.。这篇整理没有把未写出的架构、性能或安全边界补成结论；真正的运行链仍应结合仓库目录、配置文件和版本标签检查。

第一次安装应从 README 给出的入口开始。当前可复核的命令是： # Install the ultralytics package for the latest Ultralytics YOLO models pip install ultralytics 如果仓库没有提供命令，本文不会替它编造安装步骤，而是建议先打开 README 的"📚 Documentation"部分，确认系统依赖、默认端口和首次初始化动作。

日常使用的细节取决于项目实际文档。README 的"🚀 Explore the Ultralytics YOLO Ecosystem"段落提到：YOLOv5 is a mature, production-proven model that remains an excellent choice for fast and reliable object detection to find the best fit for your use case.。对于配置文件、环境变量、权限和数据目录，当前稿只记录来源明确的部分；未写明的默认值必须在测试环境中验证，并保留可回滚的配置副本。 同一部分还提到：Multi-GPU Training: Speed up training using multiple GPUs.。

README 能确认的限制比宣传页面更重要。当前来源没有证明ultralytics/yolov5具备固定的兼容矩阵、服务等级、性能基准或长期支持承诺。README 只明确写到"See the YOLOv5 Docs for full documentation on training, testing, and deployment. See below for quickstart examples."。这类未知项应在选型记录里列为待验证事项，而不是被改写成肯定句。