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Signed-off-by: UltralyticsAssistant <web@ultralytics.com>
Co-authored-by: UltralyticsAssistant <web@ultralytics.com>
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Glenn Jocher 2024-09-15 00:27:46 +02:00 • committed by GitHub
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commit 887b46216c
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README.zh-CN.md
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@ -49,7 +49,7 @@
## <div align="center">文档</div>
请参阅下面的快速安装和使用示例，以及 [YOLOv8 文档](https://docs.ultralytics.com) 上有关训练、验证、预测和部署的完整文档。
请参阅下面的快速安装和使用示例，以及 [YOLOv8 文档](https://docs.ultralytics.com/) 上有关训练、验证、预测和部署的完整文档。
<details open>
<summary>安装</summary>
@ -62,7 +62,7 @@
pip install ultralytics
```
如需使用包括[Conda](https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics)，[Docker](https://hub.docker.com/r/ultralytics/ultralytics)和Git在内的其他安装方法，请参考[快速入门指南](https://docs.ultralytics.com/quickstart)。
如需使用包括[Conda](https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics)，[Docker](https://hub.docker.com/r/ultralytics/ultralytics)和Git在内的其他安装方法，请参考[快速入门指南](https://docs.ultralytics.com/quickstart/)。
[![Conda Version](https://img.shields.io/conda/vn/conda-forge/ultralytics?logo=condaforge)](https://anaconda.org/conda-forge/ultralytics) [![Docker Image Version](https://img.shields.io/docker/v/ultralytics/ultralytics?sort=semver&logo=docker)](https://hub.docker.com/r/ultralytics/ultralytics)
@ -79,7 +79,7 @@ YOLOv8 可以在命令行界面（CLI）中直接使用，只需输入 `yolo`
yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'
```
`yolo` 可用于各种任务和模式，并接受其他参数，例如 `imgsz=640`。查看 YOLOv8 [CLI 文档](https://docs.ultralytics.com/usage/cli)以获取示例。
`yolo` 可用于各种任务和模式，并接受其他参数，例如 `imgsz=640`。查看 YOLOv8 [CLI 文档](https://docs.ultralytics.com/usage/cli/)以获取示例。
### Python
@ -99,7 +99,7 @@ results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg") # 对图像进行预
success = model.export(format="onnx") # 将模型导出为 ONNX 格式
```
查看 YOLOv8 [Python 文档](https://docs.ultralytics.com/usage/python)以获取更多示例。
查看 YOLOv8 [Python 文档](https://docs.ultralytics.com/usage/python/)以获取更多示例。
</details>
@ -118,7 +118,7 @@ Ultralytics 提供了 YOLOv8 的交互式笔记本，涵盖训练、验证、跟
## <div align="center">模型</div>
在[COCO](https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/coco)数据集上预训练的YOLOv8 [检测](https://docs.ultralytics.com/tasks/detect)，[分割](https://docs.ultralytics.com/tasks/segment)和[姿态](https://docs.ultralytics.com/tasks/pose)模型可以在这里找到，以及在[ImageNet](https://docs.ultralytics.com/datasets/classify/imagenet)数据集上预训练的YOLOv8 [分类](https://docs.ultralytics.com/tasks/classify)模型。所有的检测，分割和姿态模型都支持[追踪](https://docs.ultralytics.com/modes/track)模式。
在[COCO](https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/coco/)数据集上预训练的YOLOv8 [检测](https://docs.ultralytics.com/tasks/detect/)，[分割](https://docs.ultralytics.com/tasks/segment/)和[姿态](https://docs.ultralytics.com/tasks/pose/)模型可以在这里找到，以及在[ImageNet](https://docs.ultralytics.com/datasets/classify/imagenet/)数据集上预训练的YOLOv8 [分类](https://docs.ultralytics.com/tasks/classify/)模型。所有的检测，分割和姿态模型都支持[追踪](https://docs.ultralytics.com/modes/track/)模式。
<img width="1024" src="https://raw.githubusercontent.com/ultralytics/assets/main/im/banner-tasks.png" alt="Ultralytics YOLO supported tasks">
@ -229,7 +229,7 @@ Ultralytics 提供了 YOLOv8 的交互式笔记本，涵盖训练、验证、跟
## <div align="center">集成</div>
我们与领先的AI平台的关键整合扩展了Ultralytics产品的功能，增强了数据集标签化、训练、可视化和模型管理等任务。探索Ultralytics如何与[Roboflow](https://roboflow.com/?ref=ultralytics)、ClearML、[Comet](https://bit.ly/yolov8-readme-comet)、Neural Magic以及[OpenVINO](https://docs.ultralytics.com/integrations/openvino)合作，优化您的AI工作流程。
我们与领先的AI平台的关键整合扩展了Ultralytics产品的功能，增强了数据集标签化、训练、可视化和模型管理等任务。探索Ultralytics如何与[Roboflow](https://roboflow.com/?ref=ultralytics)、ClearML、[Comet](https://bit.ly/yolov8-readme-comet)、Neural Magic以及[OpenVINO](https://docs.ultralytics.com/integrations/openvino/)合作，优化您的AI工作流程。
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<a href="https://ultralytics.com/hub" target="_blank">
@ -264,7 +264,7 @@ Ultralytics 提供了 YOLOv8 的交互式笔记本，涵盖训练、验证、跟
## <div align="center">贡献</div>
我们喜欢您的参与！没有社区的帮助，YOLOv5 和 YOLOv8 将无法实现。请参阅我们的[贡献指南](https://docs.ultralytics.com/help/contributing)以开始使用，并填写我们的[调查问卷](https://www.ultralytics.com/survey?utm_source=github&utm_medium=social&utm_campaign=Survey)向我们提供您的使用体验反馈。感谢所有贡献者的支持！🙏
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