YOLOv8 是 Ultralytics YOLO 系列的最新版本，它引入了新特性和优化，使其成为各种目标检测任务的理想选择。
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本文介绍了YOLO系列模型，包括YOLOv3到YOLOv11以及SAM和RT-DETR等，它们的特点和应用场景。
本教程涵盖了YOLO目标检测模型的各个方面，包括训练、预测、部署等，适合深度学习初学者和专家。
本指南介绍了如何将Ultralytics YOLO11模型转换为TensorFlow Lite Edge TPU格式，以提高在移动和嵌入式设备上的性能。
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本指南深入探讨了如何利用Intel的OpenVINO工具包来优化Ultralytics YOLO模型的推理性能，特别关注延迟和吞吐量。
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Ultralytics YOLO11 是一款基于深度学习和计算机视觉的最新实时目标检测和图像分割模型，提供卓越的速度和准确性。
YOLOv5 是一个革命性的目标检测模型，它基于 PyTorch 框架，提供高速、高精度的实时检测结果。本文介绍了 YOLOv5 的安装、架构细节、用例和教程，帮助你充分利用 YOLOv5 进行计算机视觉项目开发。
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本文档提供了关于如何为Ultralytics YOLO项目设置和使用MLflow日志功能的全面指南。
Ultralytics HUB是一个用户友好且直观的在线工具，允许用户快速上传数据集并训练新的YOLO模型。它还提供了一系列预训练模型，使用户能够轻松上手。
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Ultralytics YOLO11是实时目标检测和图像分割领域的最新模型，基于深度学习和计算机视觉的最新进展，提供无与伦比的速度和准确性。
本文详细介绍了 COCO 数据集的用途、结构、如何用于训练计算机视觉模型，以及如何获取预训练模型。
本指南旨在帮助用户为Ultralytics YOLO项目提交有效的错误报告，包括创建最小可复现示例(MRE)的步骤和注意事项。
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YOLOv8 是 Ultralytics 推出的最新目标检测模型，它在准确性和速度上都有显著提升。本文详细介绍了 YOLOv8 的主要功能、支持的任务和模式、性能指标以及如何使用 YOLOv8 进行训练和推理。