HongChuang/ultralytics-ascend
1
0
Fork 0
Code Issues Pull requests Projects Releases Packages Wiki Activity Actions 3

Fix Hindi हिन्दी and Arabic العربية Docs links (#6431)

Browse source 
Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com>
This commit is contained in:
Glenn Jocher 2023-11-19 03:11:57 +01:00 • committed by GitHub
parent 02bf8003a8
commit 652dc6f4b7
No known key found for this signature in database
GPG key ID: 4AEE18F83AFDEB23
12 changed files with 26 additions and 26 deletions
Download patch file Download diff file Expand all files Collapse all files

4
docs/ar/tasks/classify.md
View file

@ -37,7 +37,7 @@ keywords: Ultralytics، YOLOv8، تصنيف الصور، النماذج المد
## التدريب
قم بتدريب YOLOv8n-cls على مجموعة بيانات MNIST160 لمدة 100 دورة عند حجم الصورة 64 بكسل. للحصول على قائمة كاملة بالوسائط المتاحة، اطلع على صفحة [تكوين](../../usage/cfg.md).
قم بتدريب YOLOv8n-cls على مجموعة بيانات MNIST160 لمدة 100 دورة عند حجم الصورة 64 بكسل. للحصول على قائمة كاملة بالوسائط المتاحة، اطلع على صفحة [تكوين](/../usage/cfg.md).
!!! Example "مثال"
@ -70,7 +70,7 @@ keywords: Ultralytics، YOLOv8، تصنيف الصور، النماذج المد
### تنسيق مجموعة البيانات
يمكن العثور على تنسيق مجموعة بيانات تصنيف YOLO بالتفصيل في [مرشد المجموعة](../../datasets/classify/index.md).
يمكن العثور على تنسيق مجموعة بيانات تصنيف YOLO بالتفصيل في [مرشد المجموعة](../../../datasets/classify/index.md).
## التحقق

4
docs/ar/tasks/detect.md
View file

@ -49,7 +49,7 @@ Task التعرف على الكائنات هو عبارة عن تعرف على
## تدريب
قم بتدريب YOLOv8n على مجموعة البيانات COCO128 لمدة 100 دورة على حجم صورة 640. للحصول على قائمة كاملة بالوسائط المتاحة انظر الصفحة [التكوين](../../usage/cfg.md).
قم بتدريب YOLOv8n على مجموعة البيانات COCO128 لمدة 100 دورة على حجم صورة 640. للحصول على قائمة كاملة بالوسائط المتاحة انظر الصفحة [التكوين](/../usage/cfg.md).
!!! Example "مثال"
@ -81,7 +81,7 @@ Task التعرف على الكائنات هو عبارة عن تعرف على
### تنسيق مجموعة بيانات
يمكن العثور على تنسيق مجموعة بيانات التعرف على الكائنات بالتفصيل في [دليل مجموعة البيانات](../../datasets/detect/index.md). لتحويل مجموعة البيانات الحالية من تنسيقات أخرى (مثل COCO الخ) إلى تنسيق YOLO، يرجى استخدام أداة [JSON2YOLO](https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO) المقدمة من Ultralytics.
يمكن العثور على تنسيق مجموعة بيانات التعرف على الكائنات بالتفصيل في [دليل مجموعة البيانات](../../../datasets/detect/index.md). لتحويل مجموعة البيانات الحالية من تنسيقات أخرى (مثل COCO الخ) إلى تنسيق YOLO، يرجى استخدام أداة [JSON2YOLO](https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO) المقدمة من Ultralytics.
## التحقق من الصحة

2
docs/ar/tasks/pose.md
View file

@ -81,7 +81,7 @@ keywords: Ultralytics، YOLO، YOLOv8، تقدير الوضعية ، كشف نق
### تنسيق مجموعة البيانات
يمكن العثور على تنسيق مجموعات بيانات نقاط الوضوح YOLO في [دليل المجموعة البيانات](../../datasets/pose/index.md). لتحويل مجموعة البيانات الحالية التي لديك من تنسيقات أخرى (مثل COCO إلخ) إلى تنسيق YOLO ، يرجى استخدام أداة [JSON2YOLO](https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO) من Ultralytics.
يمكن العثور على تنسيق مجموعات بيانات نقاط الوضوح YOLO في [دليل المجموعة البيانات](../../../datasets/pose/index.md). لتحويل مجموعة البيانات الحالية التي لديك من تنسيقات أخرى (مثل COCO إلخ) إلى تنسيق YOLO ، يرجى استخدام أداة [JSON2YOLO](https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO) من Ultralytics.
## التحقق من الصحة

4
docs/ar/tasks/segment.md
View file

@ -49,7 +49,7 @@ keywords: yolov8 ، فصل الأشكال الفردية ، Ultralytics ، مج
## التدريب
قم بتدريب YOLOv8n-seg على مجموعة بيانات COCO128-seg لمدة 100 دورة عند حجم صورة 640. للحصول على قائمة كاملة بالوسائط المتاحة ، راجع صفحة [التكوين](../../usage/cfg.md).
قم بتدريب YOLOv8n-seg على مجموعة بيانات COCO128-seg لمدة 100 دورة عند حجم صورة 640. للحصول على قائمة كاملة بالوسائط المتاحة ، راجع صفحة [التكوين](/../usage/cfg.md).
!!! Example "مثال"
@ -81,7 +81,7 @@ keywords: yolov8 ، فصل الأشكال الفردية ، Ultralytics ، مج
### تنسيق مجموعة البيانات
يمكن العثور على تنسيق مجموعة بيانات تجزيء YOLO بالتفصيل في [دليل مجموعة البيانات](../../datasets/segment/index.md). لتحويل مجموعة البيانات الحالية التي تتبع تنسيقات أخرى (مثل COCO إلخ) إلى تنسيق YOLO ، يُرجى استخدام أداة [JSON2YOLO](https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO) من Ultralytics.
يمكن العثور على تنسيق مجموعة بيانات تجزيء YOLO بالتفصيل في [دليل مجموعة البيانات](../../../datasets/segment/index.md). لتحويل مجموعة البيانات الحالية التي تتبع تنسيقات أخرى (مثل COCO إلخ) إلى تنسيق YOLO ، يُرجى استخدام أداة [JSON2YOLO](https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO) من Ultralytics.
## التحقق من الصحة