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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/fr/tasks/detect.md
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@ -23,7 +23,7 @@ La sortie d'un détecteur d'objets est un ensemble de boîtes englobantes qui en
<strong>Regardez :</strong> Détection d'Objets avec le Modèle Pré-entraîné Ultralytics YOLOv8.
</p>
!!! tip "Conseil"
!!! Tip "Conseil"
Les modèles Detect YOLOv8 sont les modèles YOLOv8 par défaut, c.-à-d. `yolov8n.pt` et sont pré-entraînés sur le jeu de données [COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml).
@ -50,7 +50,7 @@ Les modèles pré-entraînés Detect YOLOv8 sont présentés ici. Les modèles D
Entraînez le modèle YOLOv8n sur le jeu de données COCO128 pendant 100 époques à la taille d'image de 640. Pour une liste complète des arguments disponibles, consultez la page [Configuration](/../usage/cfg.md).
!!! example ""
!!! Example "Exemple"
=== "Python"
@ -86,7 +86,7 @@ Le format des jeux de données de détection YOLO est détaillé dans le [Guide
Validez la précision du modèle YOLOv8n entraîné sur le jeu de données COCO128. Aucun argument n'est nécessaire puisque le `modèle` conserve ses `données` d'entraînement et arguments en tant qu'attributs du modèle.
!!! example ""
!!! Example "Exemple"
=== "Python"
@ -115,7 +115,7 @@ Validez la précision du modèle YOLOv8n entraîné sur le jeu de données COCO1
Utilisez un modèle YOLOv8n entraîné pour exécuter des prédictions sur des images.
!!! example ""
!!! Example "Exemple"
=== "Python"
@ -142,7 +142,7 @@ Consultez les détails complets du mode `predict` sur la page [Prédire](https:/
Exportez un modèle YOLOv8n dans un format différent tel que ONNX, CoreML, etc.
!!! example ""
!!! Example "Exemple"
=== "Python"