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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
No known key found for this signature in database
GPG key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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docs/ja/tasks/detect.md
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@ -23,7 +23,7 @@ keywords: YOLOv8, Ultralytics, 物体検出, 事前訓練済みモデル, トレ
<strong>視聴する:</strong> Ultralyticsの事前訓練済みYOLOv8モデルによる物体検出。
</p>
!!! tip "ヒント"
!!! Tip "ヒント"
YOLOv8 Detectモデルは、デフォルトのYOLOv8モデル、つまり`yolov8n.pt`であり、[COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml)で事前訓練されています。
@ -50,7 +50,7 @@ keywords: YOLOv8, Ultralytics, 物体検出, 事前訓練済みモデル, トレ
YOLOv8nを画像サイズ640でCOCO128データセットに対して100エポックでトレーニングします。使用可能な引数の完全なリストについては、[設定](/../usage/cfg.md)ページをご覧ください。
!!! example ""
!!! Example "例"
=== "Python"
@ -86,7 +86,7 @@ YOLO検出データセットの形式の詳細は、[データセットガイド
トレーニングされたYOLOv8nモデルの精度をCOCO128データセットで検証します。引数は不要で、モデルはトレーニングの`data`と引数をモデル属性として保持しています。
!!! example ""
!!! Example "例"
=== "Python"
@ -115,7 +115,7 @@ YOLO検出データセットの形式の詳細は、[データセットガイド
トレーニングされたYOLOv8nモデルを使用して画像の予測を実行します。
!!! example ""
!!! Example "例"
=== "Python"
@ -142,7 +142,7 @@ YOLO検出データセットの形式の詳細は、[データセットガイド
YOLOv8nモデルをONNX、CoreMLなどの異なるフォーマットにエクスポートします。
!!! example ""
!!! Example "例"
=== "Python"