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

Update docs predict, buttons, reference (#6585)

Browse source 
Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com>
This commit is contained in:
Glenn Jocher 2023-11-25 17:59:01 +01:00 • committed by GitHub
parent a1ccdb00ed
commit e361194d7f
No known key found for this signature in database
GPG key ID: 4AEE18F83AFDEB23
141 changed files with 1044 additions and 828 deletions
Download patch file Download diff file Expand all files Collapse all files

12
docs/ru/modes/index.md
View file

@ -40,34 +40,34 @@ Ultralytics YOLOv8 - это не просто еще одна модель об
Режим обучения используется для обучения модели YOLOv8 на пользовательском наборе данных. В этом режиме модель обучается с использованием указанного набора данных и гиперпараметров. Процесс обучения включает в себя оптимизацию параметров модели, чтобы она могла точно предсказывать классы и местоположения объектов на изображении.
[Примеры обучения](train.md){ .md-button .md-button--primary}
[Примеры обучения](train.md){ .md-button }
## [Проверка (Val)](val.md)
Режим проверки используется для валидации модели YOLOv8 после ее обучения. В этом режиме модель оценивается на наборе данных для валидации, чтобы измерить ее точность и способность к обобщению. Этот режим может быть использован для настройки гиперпараметров модели с целью улучшения ее производительности.
[Примеры проверки](val.md){ .md-button .md-button--primary}
[Примеры проверки](val.md){ .md-button }
## [Предсказание (Predict)](predict.md)
Режим предсказания используется для выполнения предсказаний с использованием обученной модели YOLOv8 на новых изображениях или видео. В этом режиме модель загружается из файла контрольной точки, и пользователь может предоставить изображения или видео для выполнения вывода. Модель предсказывает классы и местоположения объектов во входных изображениях или видео.
[Примеры предсказания](predict.md){ .md-button .md-button--primary}
[Примеры предсказания](predict.md){ .md-button }
## [Экспорт (Export)](export.md)
Режим экспорта используется для экспортирования модели YOLOv8 в формат, который может быть использован для развертывания. В этом режиме модель преобразуется в формат, который может быть использован другими программными приложениями или аппаратными устройствами. Этот режим полезен при развертывании модели в производственной среде.
[Примеры экспорта](export.md){ .md-button .md-button--primary}
[Примеры экспорта](export.md){ .md-button }
## [Отслеживание (Track)](track.md)
Режим отслеживания используется для отслеживания объектов в реальном времени с использованием модели YOLOv8. В этом режиме модель загружается из файла контрольной точки, и пользователь может предоставить прямую видеотрансляцию для выполнения отслеживания объектов в реальном времени. Этот режим полезен для приложений, таких как системы видеонаблюдения или беспилотные автомобили.
[Примеры отслеживания](track.md){ .md-button .md-button--primary}
[Примеры отслеживания](track.md){ .md-button }
## [Бенчмаркинг (Benchmark)](benchmark.md)
Режим бенчмаркинга используется для профилирования скорости и точности различных форматов экспорта для YOLOv8. Бенчмарки предоставляют информацию о размере экспортируемого формата, его метриках `mAP50-95` (для обнаружения объектов, сегментации и позы) или метриках `accuracy_top5` (для классификации), а также время вывода в миллисекундах на изображение для различных форматов экспорта, таких как ONNX, OpenVINO, TensorRT и других. Эта информация может помочь пользователям выбрать оптимальный формат экспорта для их конкретного сценария использования на основе их требований к скорости и точности.
[Примеры бенчмаркинга](benchmark.md){ .md-button .md-button--primary}
[Примеры бенчмаркинга](benchmark.md){ .md-button }