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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>
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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/es/modes/predict.md
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@ -50,7 +50,7 @@ El modo predictivo de YOLOv8 está diseñado para ser robusto y versátil, y cue
Los modelos YOLO de Ultralytics devuelven ya sea una lista de objetos `Results` de Python, o un generador de objetos `Results` de Python eficiente en memoria cuando se pasa `stream=True` al modelo durante la inferencia:
!!! ejemplo "Predict"
!!! Example "Predict"
=== "Devolver una lista con `stream=False`"
```python
@ -92,7 +92,7 @@ Los modelos YOLO de Ultralytics devuelven ya sea una lista de objetos `Results`
YOLOv8 puede procesar diferentes tipos de fuentes de entrada para la inferencia, como se muestra en la tabla a continuación. Las fuentes incluyen imágenes estáticas, transmisiones de video y varios formatos de datos. La tabla también indica si cada fuente se puede utilizar en modo de transmisión con el argumento `stream=True` ✅. El modo de transmisión es beneficioso para procesar videos o transmisiones en vivo ya que crea un generador de resultados en lugar de cargar todos los fotogramas en la memoria.
!!! consejo "Consejo"
!!! Tip "Consejo"
Utilice `stream=True` para procesar videos largos o conjuntos de datos grandes para gestionar eficientemente la memoria. Cuando `stream=False`, los resultados de todos los fotogramas o puntos de datos se almacenan en la memoria, lo que puede aumentar rápidamente y causar errores de memoria insuficiente para entradas grandes. En contraste, `stream=True` utiliza un generador, que solo mantiene los resultados del fotograma o punto de datos actual en la memoria, reduciendo significativamente el consumo de memoria y previniendo problemas de falta de memoria.
@ -115,7 +115,7 @@ YOLOv8 puede procesar diferentes tipos de fuentes de entrada para la inferencia,
A continuación se muestran ejemplos de código para usar cada tipo de fuente:
!!! ejemplo "Fuentes de predicción"
!!! Example "Fuentes de predicción"
=== "imagen"
Ejecute inferencia en un archivo de imagen.