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前言

之前公司内部项目使用过Yolo v5算法，最近在考虑用在商业项目上，因此在研究相关的版权问题，网上查了一圈，感觉要商用还是挺麻烦的，因为Ultralytics 公司所所开发的Yolo系列算法虽然在目标检测领域效果非常好，但是其YOLOv5，YOLOv8，YOLOv11等算法都是使用 的AGPL-3.0 许可证，该许可证是属于 “强传染型” 开源协议，是对商用最不友好的许可证，对于AGPL-3.0和开源主要有如下问题。

一、开源协议≠免费通行证

1. 开源的本质是 “自由” 而非 “免费”
   很多人可能会误认为“开源代码可随意商用”，但是这种观点将直接导致企业面临侵权诉讼、产品下架、商誉损失三重风险。开源协议的核心在于保障代码的自由共享与协作改进，而非放弃开发者权益。例如，AGPL-3.0协议要求任何基于该代码的网络服务必须公开源代码，而YOLOv5正采用这一“强传染性”协议。
2. 开源协议的司法效力案例
   2024年也有多起司法案例（如法国电信侵权案、织梦CMS维权案）均明确认定：违反开源协议等同于侵犯著作权。法院不仅支持赔偿请求，还可能强制侵权方公开全部衍生代码。这意味着，若未合规使用Yolo系列算法，后期将会变得很被动。

二、AGPL-3.0许可证的问题

1. AGPL-3.0的“强制开源”
   要求当你分发包含AGPL代码的软件副本时必须提供源代码，对于任何基于AGPL软件创建的衍生作品，无论以何种形式分发或提供服务，都必须遵循相同的许可条款，即必须公开源代码并允许他人自由地使用、复制和修改。
   2.代码传染性：动态链接库的代码也必须整体开源，导致商业闭源产品无法合规。
   3.专利授权冲突：贡献者自动获得专利使用权，可能稀释企业自有专利价值。

而且就算将模型转为ONNX，仍然无法避免，这点在GitHub的issues中已经明确回复：
AGPL-3.0 license : Third party framework inference, ONNX model, whether protocol compliance is required #6789

When you use our YOLOv8 models and operate under the AGPL-3.0 license,
any modifications to the software or incorporation into an open-source
project are expected to adhere to AGPL-3.0 terms. If you use ONNX
models with onnxruntime in a third-party framework, the obligation to
comply with AGPL-3.0 depends on how the model and software are used
and distributed; this can be a complex area. If the ONNX conversion is
a part of your project’s pipeline, and if the project is distributed,
then compliance with AGPL-3.0 is necessary. ONNX itself is under
Apache-2.0 license, which is more permissive, but it doesn’t negate
the AGPL-3.0 requirements of our YOLOv8 models. If you seek a more
permissive license that grants additional flexibility for proprietary
work, consider our Enterprise license, allowing integration into
closed-source projects without the obligations of AGPL-3.0.

措施

因此最近准备试试百度paddle paddle的PP-YOLOE。PP-YOLOE 采用的是 “Apache-2.0 许可证” ，它属于 “宽松型” 开源协议，是一个商业化友好的许可证，它允许闭源修改和分发，无需公开衍生作品源代码；无传染性要求，可无缝集成到商业产品中；免费商用，无附加付费条款。