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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/segment.md
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@ -50,7 +50,7 @@ Les [modèles](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/
Entraînez YOLOv8n-seg sur le jeu de données COCO128-seg pendant 100 époques à la taille d'image 640. Pour une liste complète des arguments disponibles, consultez la page [Configuration](/../usage/cfg.md).
!!! exemple ""
!!! Example "Exemple"
=== "Python"
@ -87,7 +87,7 @@ Le format des données de segmentation YOLO peut être trouvé en détail dans l
Validez la précision du modèle YOLOv8n-seg entraîné sur le jeu de données COCO128-seg. Aucun argument n'est nécessaire car le `modèle`
conserve ses données de formation et ses arguments comme attributs du modèle.
!!! exemple ""
!!! Example "Exemple"
=== "Python"
@ -120,7 +120,7 @@ conserve ses données de formation et ses arguments comme attributs du modèle.
Utilisez un modèle YOLOv8n-seg entraîné pour effectuer des prédictions sur des images.
!!! exemple ""
!!! Example "Exemple"
=== "Python"
@ -147,7 +147,7 @@ Voir les détails complets du mode `predict` sur la page [Predict](https://docs.
Exportez un modèle YOLOv8n-seg vers un format différent comme ONNX, CoreML, etc.
!!! exemple ""
!!! Example "Exemple"
=== "Python"