HongChuang/ultralytics-ascend
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Fix docs links (#6537)

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Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com>
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Glenn Jocher 2023-11-23 13:17:45 +01:00 • committed by GitHub
parent 10f6ac5e9b
commit aa55326f42
No known key found for this signature in database
GPG key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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docs/ja/models/sam.md
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@ -129,7 +129,7 @@ Segment Anything Modelは、トレーニングデータを超えた多くのダ
results = predictor(source="ultralytics/assets/zidane.jpg", crop_n_layers=1, points_stride=64)
```
- `すべてをセグメントする` のための追加の引数の詳細は、[`Predictor/generate` リファレンス](../../reference/models/sam/predict.md)を参照してください。
- `すべてをセグメントする` のための追加の引数の詳細は、[`Predictor/generate` リファレンス](../../../reference/models/sam/predict.md)を参照してください。
## YOLOv8とのSAM比較

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docs/ja/models/yolov5.md
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@ -80,7 +80,7 @@ YOLOv5uは、物体検出方法論の進歩を表しています。Ultralytics
=== "CLI"
[CLI](../modes/cli.md)コマンドを使用してモデルを直接実行することもできます。
CLIコマンドを使用してモデルを直接実行することもできます。
```bash
# COCOで事前トレーニング済みのYOLOv5nモデルをロードし、COCO8の例のデータセットで100エポックトレーニングする