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Update docs predict, buttons, reference (#6585)

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Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com>
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Glenn Jocher 2023-11-25 17:59:01 +01:00 • committed by GitHub
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docs/zh/modes/index.md
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@ -40,34 +40,34 @@ Ultralytics YOLOv8不仅仅是另一个目标检测模型；它是一个多功
训练模式用于在自定义数据集上训练YOLOv8模型。在此模式下，模型将使用指定的数据集和超参数进行训练。训练过程包括优化模型的参数，使其能够准确预测图像中对象的类别和位置。
[训练示例](train.md){ .md-button .md-button--primary}
[训练示例](train.md){ .md-button }
## [验证](val.md)
验证模式用于训练YOLOv8模型后进行验证。在此模式下，模型在验证集上进行评估，以衡量其准确性和泛化能力。此模式可以用来调整模型的超参数，以改善其性能。
[验证示例](val.md){ .md-button .md-button--primary}
[验证示例](val.md){ .md-button }
## [预测](predict.md)
预测模式用于使用训练好的YOLOv8模型在新图像或视频上进行预测。在此模式下，模型从检查点文件加载，用户可以提供图像或视频以执行推理。模型预测输入图像或视频中对象的类别和位置。
[预测示例](predict.md){ .md-button .md-button--primary}
[预测示例](predict.md){ .md-button }
## [导出](export.md)
导出模式用于将YOLOv8模型导出为可用于部署的格式。在此模式下，模型被转换为其他软件应用或硬件设备可以使用的格式。当模型部署到生产环境时，此模式十分有用。
[导出示例](export.md){ .md-button .md-button--primary}
[导出示例](export.md){ .md-button }
## [跟踪](track.md)
跟踪模式用于使用YOLOv8模型实时跟踪对象。在此模式下，模型从检查点文件加载，用户可以提供实时视频流以执行实时对象跟踪。此模式适用于监控系统或自动驾驶汽车等应用。
[跟踪示例](track.md){ .md-button .md-button--primary}
[跟踪示例](track.md){ .md-button }
## [基准](benchmark.md)
基准模式用于对YOLOv8的各种导出格式的速度和准确性进行评估。基准提供了有关导出格式大小、其针对目标检测、分割和姿态的`mAP50-95`指标，或针对分类的`accuracy_top5`指标，以及每张图像跨各种导出格式（如ONNX、OpenVINO、TensorRT等）的推理时间（以毫秒为单位）的信息。此信息可以帮助用户根据对速度和准确性的具体需求，选择最佳的导出格式。
[基准示例](benchmark.md){ .md-button .md-button--primary}
[基准示例](benchmark.md){ .md-button }

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docs/zh/modes/predict.md
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@ -354,8 +354,8 @@ YOLOv8 可以处理推理输入的不同类型，如下表所示。来源包括
| `save_txt` | `bool` | `False` | 将结果保存为.txt文件 |
| `save_conf` | `bool` | `False` | 保存带有置信度分数的结果 |
| `save_crop` | `bool` | `False` | 保存带有结果的裁剪图像 |
| `hide_labels` | `bool` | `False` | 隐藏标签 |
| `hide_conf` | `bool` | `False` | 隐藏置信度分数 |
| `show_labels` | `bool` | `True` | 隐藏标签 |
| `show_conf` | `bool` | `True` | 隐藏置信度分数 |
| `max_det` | `int` | `300` | 每张图像的最大检测数量 |
| `vid_stride` | `bool` | `False` | 视频帧速率跳跃 |
| `stream_buffer` | `bool` | `False` | 缓冲所有流媒体帧（True）或返回最新帧（False） |