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Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com>
Co-authored-by: pre-commit-ci[bot] <66853113+pre-commit-ci[bot]@users.noreply.github.com>
This commit is contained in:
Glenn Jocher 2023-11-18 21:51:47 +01:00 • committed by GitHub
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commit 02bf8003a8
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GPG key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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docs/de/tasks/detect.md
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@ -23,7 +23,7 @@ Die Ausgabe eines Objekterkenners ist eine Menge von Begrenzungsrahmen, die die
<strong>Sehen Sie:</strong> Objekterkennung mit vortrainiertem Ultralytics YOLOv8 Modell.
</p>
!!! tip "Tipp"
!!! Tip "Tipp"
YOLOv8 Detect Modelle sind die Standard YOLOv8 Modelle, zum Beispiel `yolov8n.pt`, und sind vortrainiert auf dem [COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml)-Datensatz.
@ -50,7 +50,7 @@ Hier werden die vortrainierten YOLOv8 Detect Modelle gezeigt. Detect, Segment un
YOLOv8n auf dem COCO128-Datensatz für 100 Epochen bei Bildgröße 640 trainieren. Für eine vollständige Liste verfügbarer Argumente siehe die [Konfigurationsseite](/../usage/cfg.md).
!!! example ""
!!! Example "Beispiel"
=== "Python"
@ -86,7 +86,7 @@ Das Datenformat für YOLO-Erkennungsdatensätze finden Sie detailliert im [Datas
Genauigkeit des trainierten YOLOv8n-Modells auf dem COCO128-Datensatz validieren. Es müssen keine Argumente übergeben werden, da das `modell` seine Trainingsdaten und Argumente als Modellattribute beibehält.
!!! example ""
!!! Example "Beispiel"
=== "Python"
@ -115,7 +115,7 @@ Genauigkeit des trainierten YOLOv8n-Modells auf dem COCO128-Datensatz validieren
Ein trainiertes YOLOv8n-Modell verwenden, um Vorhersagen auf Bildern durchzuführen.
!!! example ""
!!! Example "Beispiel"
=== "Python"
@ -142,7 +142,7 @@ Volle Details über den `predict`-Modus finden Sie auf der [Predict-Seite](https
Ein YOLOv8n-Modell in ein anderes Format wie ONNX, CoreML usw. exportieren.
!!! example ""
!!! Example "Beispiel"
=== "Python"