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Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com>
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Glenn Jocher 2023-11-19 03:11:57 +01:00 • committed by GitHub
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commit 652dc6f4b7
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GPG key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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docs/hi/tasks/classify.md
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@ -37,7 +37,7 @@ keywords: Ultralytics, YOLOv8, इमेज क्लासिफिकेशन
## ट्रेन
100 एपॉक्स के लिए MNIST160 डेटासेट पर YOLOv8n-cls को 64 इमेज आकार पर रिक्तियों के साथ ट्रेन करें। उपलब्ध विकल्पों की पूरी सूची के लिए [Configuration](../../usage/cfg.md) पेज देखें।
100 एपॉक्स के लिए MNIST160 डेटासेट पर YOLOv8n-cls को 64 इमेज आकार पर रिक्तियों के साथ ट्रेन करें। उपलब्ध विकल्पों की पूरी सूची के लिए [Configuration](/../usage/cfg.md) पेज देखें।
!!! Example "उदाहरण"
@ -70,7 +70,7 @@ keywords: Ultralytics, YOLOv8, इमेज क्लासिफिकेशन
### डेटासेट प्रारूप
YOLO क्लासिफिकेशन डेटासेट प्रारूप [Dataset Guide](../../datasets/classify/index.md) में विस्तृत रूप में दिया गया है।
YOLO क्लासिफिकेशन डेटासेट प्रारूप [Dataset Guide](../../../datasets/classify/index.md) में विस्तृत रूप में दिया गया है।
## वेलिडेट

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docs/hi/tasks/detect.md
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@ -50,7 +50,7 @@ YOLOv8 पूर्व प्रशिक्षित Detect मॉडल यह
## प्रशिक्षण
100 युगों में 640 आकृति वाले प्रशिक्षित योलोवी8 एन को COCO128 डेटासेट पर प्रशिक्षित करें। उपलब्ध तार्किक तर्कों की पूरी सूची के लिए [कॉन्फ़िगरेशन](../../usage/cfg.md) पृष्ठ देखें।
100 युगों में 640 आकृति वाले प्रशिक्षित योलोवी8 एन को COCO128 डेटासेट पर प्रशिक्षित करें। उपलब्ध तार्किक तर्कों की पूरी सूची के लिए [कॉन्फ़िगरेशन](/../usage/cfg.md) पृष्ठ देखें।
!!! Example "उदाहरण"
@ -82,7 +82,7 @@ YOLOv8 पूर्व प्रशिक्षित Detect मॉडल यह
### डेटासेट प्रारूप
YOLO डिटेक्शन डेटासेट प्रारूप को [डेटासेट गाइड](../../datasets/detect/index.md) में विस्तार से देखा जा सकता है। कृपया अपने मौजूदा डेटासेट को अन्य प्रारूपों (जैसे COCO आदि) से YOLO प्रारूप में बदलने के लिए [JSON2YOLO](https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO) उपकरण का उपयोग करें।
YOLO डिटेक्शन डेटासेट प्रारूप को [डेटासेट गाइड](../../../datasets/detect/index.md) में विस्तार से देखा जा सकता है। कृपया अपने मौजूदा डेटासेट को अन्य प्रारूपों (जैसे COCO आदि) से YOLO प्रारूप में बदलने के लिए [JSON2YOLO](https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO) उपकरण का उपयोग करें।
## मान्यता

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docs/hi/tasks/pose.md
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@ -81,7 +81,7 @@ COCO128-pose डेटासेट पर YOLOv8-pose मॉडल को प्
### डेटासेट प्रारूप
YOLO पोज डेटासेट प्रारूप को विस्तार से [डेटासेट गाइड](../../datasets/pose/index.md) में दिया गया है। अपनी मौजूदा डेटासेट को अन्य प्रारूपों (जैसे कि COCO आदि) से YOLO प्रारूप में रूपांतरित करने के लिए कृपया [JSON2YOLO](https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO) उपकरण का उपयोग करें।
YOLO पोज डेटासेट प्रारूप को विस्तार से [डेटासेट गाइड](../../../datasets/pose/index.md) में दिया गया है। अपनी मौजूदा डेटासेट को अन्य प्रारूपों (जैसे कि COCO आदि) से YOLO प्रारूप में रूपांतरित करने के लिए कृपया [JSON2YOLO](https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO) उपकरण का उपयोग करें।
## मान्यता प्राप्त करें

4
docs/hi/tasks/segment.md
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@ -46,7 +46,7 @@ YOLOv8 पूर्व प्रशिक्षित Segment मॉडल य
## प्रशिक्षण
100 एपॉक्स पर 640 छवि के आकार के COCO128-seg डेटासेट पर YOLOv8n-seg को प्रशिक्षित करें। उपलब्ध तार्किक तर्क की पूरी सूची के लिए [Configuration](../../usage/cfg.md) पृष्ठ देखें।
100 एपॉक्स पर 640 छवि के आकार के COCO128-seg डेटासेट पर YOLOv8n-seg को प्रशिक्षित करें। उपलब्ध तार्किक तर्क की पूरी सूची के लिए [Configuration](/../usage/cfg.md) पृष्ठ देखें।
!!! Example "उदाहरण"
@ -78,7 +78,7 @@ YOLOv8 पूर्व प्रशिक्षित Segment मॉडल य
### डेटासेट प्रारूप
YOLO सेगमेंटेशन डेटासेट प्रारूप [डेटासेट गाइड](../../datasets/segment/index.md) में विस्तार से देखा जा सकता है। कृपया अपने मौजूदा डेटासेट को अन्य प्रारूपों (जैसे कि COCO आदि) से YOLO प्रारूप में परिवर्तित करने के लिए [JSON2YOLO](https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO) उपकरण का उपयोग करें।
YOLO सेगमेंटेशन डेटासेट प्रारूप [डेटासेट गाइड](../../../datasets/segment/index.md) में विस्तार से देखा जा सकता है। कृपया अपने मौजूदा डेटासेट को अन्य प्रारूपों (जैसे कि COCO आदि) से YOLO प्रारूप में परिवर्तित करने के लिए [JSON2YOLO](https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO) उपकरण का उपयोग करें।
## मान्यता