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Update HTTP to HTTPS (#7548)

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Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com>
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Glenn Jocher 2024-01-12 18:33:25 +01:00 • committed by GitHub
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commit 0da13831cf
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GPG key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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docs/hi/tasks/detect.md
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@ -42,7 +42,7 @@ YOLOv8 पूर्व प्रशिक्षित Detect मॉडल यह
| [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>** मान को [COCO val2017](http://cocodataset.org) डेटासेट पर सिंगल-मॉडेल सिंगल-स्केल के लिए है।
- **mAP<sup>val</sup>** मान को [COCO val2017](https://cocodataset.org) डेटासेट पर सिंगल-मॉडेल सिंगल-स्केल के लिए है।
<br>`yolo` द्वारा पुनः उत्पन्न करें `के द्वारा विन्यास करें yolo val data=coco.yaml device=0`
- **Speed** [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/)
इंस्टेंस का उपयोग करके COCO val छवियों पर औसत लिया जाता है।

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docs/hi/tasks/pose.md
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@ -42,7 +42,7 @@ YOLOv8 पूर्वानुमानित पोज मॉडलस यह
| [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>** मान एकल मॉडल एकल स्केल पर [COCO कीपॉइंट val2017](http://cocodataset.org) डेटासेट पर है।
- **mAP<sup>val</sup>** मान एकल मॉडल एकल स्केल पर [COCO कीपॉइंट val2017](https://cocodataset.org) डेटासेट पर है।
<br>`yolo val pose data=coco-pose.yaml device=0` के द्वारा पुनरोत्पादित करें
- **Speed** [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/) इन्स्टेंस का उपयोग करते हुए COCO val छवियों पर औसतित गणना।
<br>`yolo val pose data=coco8-pose.yaml batch=1 device=0|cpu` के द्वारा पुनरार्चन करें

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docs/hi/tasks/segment.md
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@ -39,7 +39,7 @@ YOLOv8 पूर्व प्रशिक्षित Segment मॉडल य
| [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 |
- **mAP<sup>val</sup>** मान एकल मॉडल एकल स्केल के लिए [COCO val2017](http://cocodataset.org) डेटासेट पर होते हैं।
- **mAP<sup>val</sup>** मान एकल मॉडल एकल स्केल के लिए [COCO val2017](https://cocodataset.org) डेटासेट पर होते हैं।
<br>`yolo val segment data=coco.yaml device=0` के द्वारा पुनर्जीवित किए जाएं।
- **स्पीड** एक [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/) इंस्टेंस का उपयोग करते हुए COCO val छवियों के बीच औसतन।
<br>`yolo val segment data=coco128-seg.yaml batch=1 device=0|cpu` के द्वारा पुनर्जीवित किए जा सकते हैं।