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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
parent b6baae584c
commit 02bf8003a8
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GPG key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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docs/ja/modes/predict.md
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@ -50,7 +50,7 @@ YOLOv8の予測モードは、頑健で多様性があり、次の特徴を備
UltralyticsのYOLOモデルは、`stream=True`が推論中にモデルに渡されると、Pythonの`Results`オブジェクトのリストまたは`Results`オブジェクトのメモリ効率の良いPythonジェネレータのいずれかを返します：
!!! 例 "予測"
!!! Example "予測"
=== "`stream=False`でリストを返す"
```python
@ -92,7 +92,7 @@ UltralyticsのYOLOモデルは、`stream=True`が推論中にモデルに渡さ
YOLOv8は、以下の表に示されるように、異なるタイプの入力ソースを推論に処理できます。ソースには静止画像、動画ストリーム、およびさまざまなデータフォーマットが含まれます。表には、各ソースがストリーミングモードで使用できるかどうかも示されており、引数`stream=True`で✅が表示されています。ストリーミングモードは、動画やライブストリームを処理する場合に有利であり、すべてのフレームをメモリにロードする代わりに結果のジェネレータを作成します。
!!! ヒント "ヒント"
!!! Tip "ヒント"
長い動画や大きなデータセットを効率的にメモリ管理するために`stream=True`を使用します。`stream=False`では、すべてのフレームまたはデータポイントの結果がメモリに格納されますが、大きな入力で迅速にメモリが積み上がり、メモリ不足のエラーを引き起こす可能性があります。対照的に、`stream=True`はジェネレータを利用し、現在のフレームまたはデータポイントの結果のみをメモリに保持し、メモリ消費を大幅に削減し、メモリ不足の問題を防ぎます。
@ -115,7 +115,7 @@ YOLOv8は、以下の表に示されるように、異なるタイプの入力
以下は、それぞれのソースタイプを使用するためのコード例です：
!!! 例 "予測ソース"
!!! Example "予測ソース"
=== "画像"
画像ファイルに推論を実行します。