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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
parent b6baae584c
commit 02bf8003a8
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GPG key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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docs/fr/modes/val.md
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@ -30,7 +30,7 @@ Voici les fonctionnalités notables offertes par le mode Val de YOLOv8 :
- **CLI et API Python :** Choisissez entre l'interface en ligne de commande ou l'API Python en fonction de vos préférences pour la validation.
- **Compatibilité des Données :** Fonctionne de manière transparente avec les jeux de données utilisés pendant la phase d'entraînement ainsi qu'avec les jeux personnalisés.
!!! tip "Conseil"
!!! Tip "Conseil"
* Les modèles YOLOv8 se souviennent automatiquement de leurs paramètres d'entraînement, vous pouvez donc facilement valider un modèle à la même taille d'image et sur le jeu de données original avec juste `yolo val model=yolov8n.pt` ou `model('yolov8n.pt').val()`
@ -38,7 +38,7 @@ Voici les fonctionnalités notables offertes par le mode Val de YOLOv8 :
Validez la précision du modèle YOLOv8n entraîné sur le jeu de données COCO128. Aucun argument n'a besoin d'être passé car le `modèle` conserve ses `données` d'entraînement et arguments comme attributs du modèle. Consultez la section des arguments ci-dessous pour une liste complète des arguments d'exportation.
!!! example ""
!!! Example "Exemple"
=== "Python"