YOLOv12当前需要通过GitHub源码安装，以下是详细的跨平台安装指南：
基础环境准备：
- Python 3.11+（推荐3.11.4）
- Git版本控制系统
- NVIDIA GPU驱动（可选，但强烈建议）和CUDA 11.8+
通用安装步骤：
- Cloning Warehouse:
git clone https://github.com/sunsmarterjie/yolov12.git - 创建虚拟环境（推荐Conda）：
conda create -n yolov12 python=3.11 - 安装PyTorch（需匹配CUDA版本）：
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 - Install the dependencies:
pip install -r requirements.txt
操作系统特需配置：
- Windows (computer)：需要手动安装Visual Studio Build Tools（C++组件）
- macOS：M系列芯片需使用
conda install -c apple tensorflow-deps解决兼容性问题 - Linux：推荐Ubuntu 20.04+，注意CUDA驱动版本匹配
验证安装成功可执行：python -c "from ultralytics import YOLO; print('YOLOv12 installed successfully')"
This answer comes from the articleYOLOv12: Open source tool for real-time image and video target detectionThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何安装YOLOv12？在不同操作系统环境下有哪些注意事项？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil