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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/pt/modes/predict.md
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@ -50,7 +50,7 @@ O modo predict do YOLOv8 é projetado para ser robusto e versátil, apresentando
Os modelos Ultralytics YOLO retornam ou uma lista de objetos `Results` em Python, ou um gerador em Python eficiente de memória de objetos `Results` quando `stream=True` é passado para o modelo durante a inferência:
!!! exemplo "Predict"
!!! Example "Predict"
=== "Retorna uma lista com `stream=False`"
```python
@ -92,7 +92,7 @@ Os modelos Ultralytics YOLO retornam ou uma lista de objetos `Results` em Python
O YOLOv8 pode processar diferentes tipos de fontes de entrada para inferência, conforme mostrado na tabela abaixo. As fontes incluem imagens estáticas, transmissões de vídeo e vários formatos de dados. A tabela também indica se cada fonte pode ser usada no modo de streaming com o argumento `stream=True` ✅. O modo de streaming é benéfico para processar vídeos ou transmissões ao vivo, pois cria um gerador de resultados em vez de carregar todos os quadros na memória.
!!! dica "Dica"
!!! Tip "Dica"
Use `stream=True` para processar vídeos longos ou grandes conjuntos de dados para gerenciar a memória de forma eficiente. Quando `stream=False`, os resultados de todos os quadros ou pontos de dados são armazenados na memória, o que pode aumentar rapidamente e causar erros de falta de memória para grandes entradas. Em contraste, `stream=True` utiliza um gerador, que mantém apenas os resultados do quadro atual ou ponto de dados na memória, reduzindo significativamente o consumo de memória e prevenindo problemas de falta dela.
@ -115,7 +115,7 @@ O YOLOv8 pode processar diferentes tipos de fontes de entrada para inferência,
Abaixo estão exemplos de código para usar cada tipo de fonte:
!!! exemplo "Fontes de previsão"
!!! Example "Fontes de previsão"
=== "imagem"
Executa a inferência em um arquivo de imagem.