Update HTTP to HTTPS (#7548)
Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com>
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0da13831cf
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@ -41,7 +41,7 @@ keywords: YOLOv8, Ultralytics, 目标检测, 预训练模型, 训练, 验证,
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| [YOLOv8l](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8l.pt) | 640 | 52.9 | 375.2 | 2.39 | 43.7 | 165.2 |
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| [YOLOv8x](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8x.pt) | 640 | 53.9 | 479.1 | 3.53 | 68.2 | 257.8 |
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- **mAP<sup>val</sup>** 值适用于 [COCO val2017](http://cocodataset.org) 数据集上的单模型单尺度。
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- **mAP<sup>val</sup>** 值适用于 [COCO val2017](https://cocodataset.org) 数据集上的单模型单尺度。
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<br>通过 `yolo val detect data=coco.yaml device=0` 复现。
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- **速度** 是在使用 [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/) 云实例对COCO val图像的平均值。
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<br>通过 `yolo val detect data=coco128.yaml batch=1 device=0|cpu` 复现。
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@ -42,7 +42,7 @@ keywords: Ultralytics, YOLO, YOLOv8, 姿态估计, 关键点检测, 物体检测
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| [YOLOv8x-姿态](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 |
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| [YOLOv8x-姿态-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 |
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- **mAP<sup>val</sup>** 值适用于[COCO 关键点 val2017](http://cocodataset.org)数据集上的单模型单尺度。
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- **mAP<sup>val</sup>** 值适用于[COCO 关键点 val2017](https://cocodataset.org)数据集上的单模型单尺度。
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<br>通过执行 `yolo val pose data=coco-pose.yaml device=0` 来复现。
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- **速度** 是在 [亚马逊EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/)实例上使用COCO val图像的平均值。
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<br>通过执行 `yolo val pose data=coco8-pose.yaml batch=1 device=0|cpu` 来复现。
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@ -41,7 +41,7 @@ keywords: yolov8, 实例分割, Ultralytics, COCO数据集, 图像分割, 物体
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| [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 |
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| [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 |
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- **mAP<sup>val</sup>** 值针对[COCO val2017](http://cocodataset.org)数据集的单模型单尺度。
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- **mAP<sup>val</sup>** 值针对[COCO val2017](https://cocodataset.org)数据集的单模型单尺度。
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<br>通过`yolo val segment data=coco.yaml device=0`复现。
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- **速度** 基于在[Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/)实例上运行的COCO val图像的平均值。
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<br>通过`yolo val segment data=coco128-seg.yaml batch=1 device=0|cpu`复现。
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