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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 2023-11-13 18:18:31 +01:00 • committed by GitHub
parent e3a538bbde
commit 48e70f0921
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GPG key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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docs/zh/modes/track.md
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@ -1,7 +1,7 @@
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评论: 真
描述: 学习如何使用Ultralytics YOLO进行视频流中的物体追踪。指南包括使用不同的追踪器和自定义追踪器配置。
关键词: Ultralytics, YOLO, 物体追踪, 视频流, BoT-SORT, ByteTrack, Python 指南, CLI 指南
comments: true
description: 学习如何使用Ultralytics YOLO进行视频流中的物体追踪。指南包括使用不同的追踪器和自定义追踪器配置。
keywords: Ultralytics, YOLO, 物体追踪, 视频流, BoT-SORT, ByteTrack, Python 指南, CLI 指南
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# 使用Ultralytics YOLO进行多物体追踪

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docs/zh/modes/train.md
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@ -1,7 +1,7 @@
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评论: 真
描述: 使用Ultralytics YOLO训练YOLOv8模型的逐步指南，包括单GPU和多GPU训练示例
关键词: Ultralytics, YOLOv8, YOLO, 目标检测, 训练模式, 自定义数据集, GPU训练, 多GPU, 超参数, CLI示例, Python示例
comments: true
description: 使用Ultralytics YOLO训练YOLOv8模型的逐步指南，包括单GPU和多GPU训练示例
keywords: Ultralytics, YOLOv8, YOLO, 目标检测, 训练模式, 自定义数据集, GPU训练, 多GPU, 超参数, CLI示例, Python示例
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# 使用Ultralytics YOLO进行模型训练