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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/segment.md
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@ -23,7 +23,7 @@ keywords: yolov8, インスタンスセグメンテーション, Ultralytics, CO
<strong>視聴:</strong> Pythonで事前トレーニング済みのUltralytics YOLOv8モデルでセグメンテーションを実行する。
</p>
!!! tip "ヒント"
!!! Tip "ヒント"
YOLOv8セグメントモデルは`-seg`サフィックスを使用し、つまり`yolov8n-seg.pt`などは[COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml)で事前トレーニングされています。
@ -50,7 +50,7 @@ keywords: yolov8, インスタンスセグメンテーション, Ultralytics, CO
COCO128-segデータセットで、画像サイズ640でYOLOv8n-segを100エポックトレーニングします。利用可能な全ての引数については、[コンフィギュレーション](/../usage/cfg.md)ページを参照してください。
!!! example ""
!!! Example "例"
=== "Python"
@ -86,7 +86,7 @@ YOLOセグメンテーションデータセットのフォーマットの詳細
訓練されたYOLOv8n-segモデルの精度をCOCO128-segデータセットで検証します。引数は必要ありません、なぜなら`model`はモデル属性としてトレーニング`data`と引数を保持しているからです。
!!! example ""
!!! Example "例"
=== "Python"
@ -119,7 +119,7 @@ YOLOセグメンテーションデータセットのフォーマットの詳細
訓練されたYOLOv8n-segモデルを使用して画像の予測を実行します。
!!! example ""
!!! Example "例"
=== "Python"
@ -146,7 +146,7 @@ YOLOセグメンテーションデータセットのフォーマットの詳細
YOLOv8n-segモデルをONNX、CoreMLなどの別の形式にエクスポートします。
!!! example ""
!!! Example "例"
=== "Python"