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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/tasks/classify.md
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@ -12,7 +12,7 @@ keywords: Ultralytics, YOLOv8, 画像分類, 事前トレーニングされた
画像分類器の出力は単一のクラスラベルと信頼度スコアです。画像がどのクラスに属しているかのみを知る必要があり、クラスのオブジェクトがどこにあるか、その正確な形状は必要としない場合に画像分類が役立ちます。
!!! tip "ヒント"
!!! Tip "ヒント"
YOLOv8 分類モデルは `-cls` 接尾辞を使用します。例: `yolov8n-cls.pt` これらは [ImageNet](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/ImageNet.yaml) で事前にトレーニングされています。
@ -39,7 +39,7 @@ keywords: Ultralytics, YOLOv8, 画像分類, 事前トレーニングされた
画像サイズ64で100エポックにわたってMNIST160データセットにYOLOv8n-clsをトレーニングします。利用可能な引数の完全なリストについては、[設定](/../usage/cfg.md) ページを参照してください。
!!! example ""
!!! Example "例"
=== "Python"
@ -76,7 +76,7 @@ YOLO分類データセットのフォーマットの詳細は [データセッ
MNIST160データセットでトレーニング済みのYOLOv8n-clsモデルの正確性を検証します。引数は必要ありません。`model` はトレーニング時の `data` および引数をモデル属性として保持しています。
!!! example ""
!!! Example "例"
=== "Python"
@ -103,7 +103,7 @@ MNIST160データセットでトレーニング済みのYOLOv8n-clsモデルの
トレーニング済みのYOLOv8n-clsモデルを使用して、画像に対する予測を実行します。
!!! example ""
!!! Example "例"
=== "Python"
@ -130,7 +130,7 @@ MNIST160データセットでトレーニング済みのYOLOv8n-clsモデルの
YOLOv8n-clsモデルをONNX、CoreMLなどの異なる形式にエクスポートします。
!!! example ""
!!! Example "例"
=== "Python"