Update docs predict, buttons, reference (#6585)
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@ -30,25 +30,25 @@ YOLOv8 एक AI फ्रेमवर्क है जो मल्टीपल
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डिटेक्शन YOLOv8 द्वारा सपोर्ट किया जाने वाला प्राथमिक टास्क हैं। इसका मतलब होता हैं कि एक छवि या वीडियो फ्रेम में वस्तुओं को खोजें और उनके चारों ओर ग्रेडीयेशन बॉक्स बनाएँ। पायी गयी वस्तुओं को उनके फीचर्स के आधार पर विभिन्न श्रेणियों में वर्गीकृत किया जाता हैं। YOLOv8 एक ही छवि या वीडियो फ्रेम में कई वस्तुएं पहचान सकती हैं और उसे उच्च सटीकता और गति से कर सकती हैं।
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[डिटेक्शन उदाहरण](detect.md){ .md-button .md-button--primary}
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[डिटेक्शन उदाहरण](detect.md){ .md-button }
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## [सेग्मेंटेशन](segment.md)
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सेग्मेंटेशन एक टास्क हैं जिसमे एक छवि को उसकी सामग्री के आधार पर विभिन्न क्षेत्रों में विभाजित किया जाता हैं। प्रत्येक क्षेत्र को उसकी सामग्री के आधार पर एक लेबल दिया जाता हैं। यह टास्क छवि सेग्मेंटेशन और मेडिकल इमेजिंग जैसे एप्लिकेशन्स में उपयोगी होती हैं। YOLOv8 सेग्मेंटेशन करने के लिए U-Net आर्किटेक्चर का इस्तेमाल करता हैं।
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[सेग्मेंटेशन उदाहरण](segment.md){ .md-button .md-button--primary}
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[सेग्मेंटेशन उदाहरण](segment.md){ .md-button }
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## [क्लासिफिकेशन](classify.md)
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क्लासिफिकेशन एक टास्क हैं जिसमे एक छवि को विभिन्न श्रेणियों में वर्गीकृत किया जाता हैं। YOLOv8 का उपयोग छवियों को उनकी सामग्री के आधार पर क्लासिफाई करने के लिए किया जा सकता हैं। यह क्लासिफिकेशन करने के लिए EfficientNet आर्किटेक्चर का उपयोग करता हैं।
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[क्लासिफिकेशन उदाहरण](classify.md){ .md-button .md-button--primary}
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[क्लासिफिकेशन उदाहरण](classify.md){ .md-button }
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## [पोज़](pose.md)
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पोज़/कीपॉइंट डिटेक्शन एक टास्क हैं जिसमे एक छवि या वीडियो फ्रेम में विशेष बिंदुओं को खोजें। इन बिंदुओं को कीपॉइंट कहा जाता हैं और इनका उपयोग गति या पोज़ एस्टिमेशन करने के लिए किया जाता हैं। YOLOv8 एक छवि या वीडियो फ्रेम में उच्च सटीकता और गति से कीपॉइंट डिटेक्ट कर सकता हैं।
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[पोज़ उदाहरण](pose.md){ .md-button .md-button--primary}
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[पोज़ उदाहरण](pose.md){ .md-button }
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## निष्कर्ष
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