Update HTTP to HTTPS (#7548)
Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com>
This commit is contained in:
parent
83165ffe9c
commit
0da13831cf
47 changed files with 62 additions and 62 deletions
|
|
@ -41,7 +41,7 @@ Hier werden die vortrainierten YOLOv8 Detect Modelle gezeigt. Detect, Segment un
|
|||
| [YOLOv8l](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8l.pt) | 640 | 52.9 | 375.2 | 2.39 | 43.7 | 165.2 |
|
||||
| [YOLOv8x](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8x.pt) | 640 | 53.9 | 479.1 | 3.53 | 68.2 | 257.8 |
|
||||
|
||||
- **mAP<sup>val</sup>** Werte sind für Single-Modell Single-Scale auf dem [COCO val2017](http://cocodataset.org) Datensatz.
|
||||
- **mAP<sup>val</sup>** Werte sind für Single-Modell Single-Scale auf dem [COCO val2017](https://cocodataset.org) Datensatz.
|
||||
<br>Reproduzieren mit `yolo val detect data=coco.yaml device=0`
|
||||
- **Geschwindigkeit** gemittelt über COCO Val Bilder mit einer [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/)-Instanz.
|
||||
<br>Reproduzieren mit `yolo val detect data=coco128.yaml batch=1 device=0|cpu`
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -42,7 +42,7 @@ Hier werden vortrainierte YOLOv8 Pose-Modelle gezeigt. Erkennungs-, Segmentierun
|
|||
| [YOLOv8x-pose](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8x-pose.pt) | 640 | 69,2 | 90,2 | 1607,1 | 3,73 | 69,4 | 263,2 |
|
||||
| [YOLOv8x-pose-p6](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8x-pose-p6.pt) | 1280 | 71,6 | 91,2 | 4088,7 | 10,04 | 99,1 | 1066,4 |
|
||||
|
||||
- **mAP<sup>val</sup>** Werte gelten für ein einzelnes Modell mit einfacher Skala auf dem [COCO Keypoints val2017](http://cocodataset.org)-Datensatz.
|
||||
- **mAP<sup>val</sup>** Werte gelten für ein einzelnes Modell mit einfacher Skala auf dem [COCO Keypoints val2017](https://cocodataset.org)-Datensatz.
|
||||
<br>Zu reproduzieren mit `yolo val pose data=coco-pose.yaml device=0`.
|
||||
- **Geschwindigkeit** gemittelt über COCO-Validierungsbilder mit einer [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/de/ec2/instance-types/p4/)-Instanz.
|
||||
<br>Zu reproduzieren mit `yolo val pose data=coco8-pose.yaml batch=1 device=0|cpu`.
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -41,7 +41,7 @@ Hier werden vortrainierte YOLOv8 Segment-Modelle gezeigt. Detect-, Segment- und
|
|||
| [YOLOv8l-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8l-seg.pt) | 640 | 52.3 | 42.6 | 572.4 | 2.79 | 46.0 | 220.5 |
|
||||
| [YOLOv8x-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8x-seg.pt) | 640 | 53.4 | 43.4 | 712.1 | 4.02 | 71.8 | 344.1 |
|
||||
|
||||
- Die **mAP<sup>val</sup>**-Werte sind für ein einzelnes Modell, einzelne Skala auf dem [COCO val2017](http://cocodataset.org)-Datensatz.
|
||||
- Die **mAP<sup>val</sup>**-Werte sind für ein einzelnes Modell, einzelne Skala auf dem [COCO val2017](https://cocodataset.org)-Datensatz.
|
||||
<br>Zum Reproduzieren nutzen Sie `yolo val segment data=coco.yaml device=0`
|
||||
- Die **Geschwindigkeit** ist über die COCO-Validierungsbilder gemittelt und verwendet eine [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/)-Instanz.
|
||||
<br>Zum Reproduzieren `yolo val segment data=coco128-seg.yaml batch=1 device=0|cpu`
|
||||
|
|
|
|||
Loading…
Add table
Add a link
Reference in a new issue