本指南提供了Ultralytics YOLO11多模式框架的全面概览和实用见解，帮助你充分利用YOLO11的潜力。
本指南介绍了与Ultralytics YOLO模型兼容的多种数据集格式，并提供了关于它们的结构、使用以及如何在不同格式之间转换的见解。
本指南详细介绍了如何使用Ultralytics HUB进行模型的训练、评估、导出和分享。涵盖了从选择数据集到模型部署的全过程，提供了详细的步骤说明和技巧。
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。
本页面介绍了如何在Ultralytics HUB上管理数据集，包括上传、验证、下载、分享和编辑数据集的详细步骤。
本指南展示了如何将Ultralytics YOLO11与Weights & Biases集成，以增强实验跟踪、模型检查点和模型性能的可视化。
本文档阐述了社区内所有成员应遵守的行为准则，旨在营造一个开放、包容、多元化和健康的社区环境。
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本页面旨在作为指南和文档的门户，帮助用户了解Ultralytics YOLO及其在机器学习项目中的应用，以及如何为项目做出贡献。
Ultralytics COCO8 数据集是一个包含8张图片的小规模数据集，用于测试和调试对象检测模型，或尝试新的对象检测方法。
Ultralytics HUB平台允许用户快速上传数据集并训练新的YOLO模型，提供多种预训练模型选择，轻松开始模型训练和部署。
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Ultralytics YOLO11 集成了先进的计算机视觉技术，增强了安全措施，提供实时目标检测，识别并及时响应潜在的安全威胁。
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本文介绍了如何使用Google Colab平台来训练深度学习模型，特别是YOLO11模型，并探讨了其主要功能和使用优势。
Ultralytics HUB 是一个用户友好的在线工具，用于训练和部署YOLOv5和YOLOv8模型。本文提供了快速上手指南，包括如何注册、上传数据集、训练模型以及部署模型。
YOLOv5是一个基于PyTorch的实时目标检测模型，以其高速和高精度而闻名。本页面提供了YOLOv5的安装指南、模型架构细节、多种用例和详细教程。
Ultralytics YOLO11 提供高效的停车管理解决方案，通过实时车辆检测和停车占用率监控，优化停车空间使用，减少拥堵，提高安全性，降低排放，实现环境可持续性。
本指南介绍了与Ultralytics YOLO模型兼容的各种数据集格式，包括它们的结构、使用方式以及如何相互转换。
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Ultralytics YOLO11，最新版本的实时目标检测和图像分割模型，提供无与伦比的速度和准确性。
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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。
Ultralytics YOLO 是一个先进的实时对象检测模型，本页面提供了使用和贡献给 Ultralytics YOLO 项目的指南和文档。
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本页面详细介绍了Ultralytics YOLO系列模型，包括YOLOv3至YOLOv11以及SAM和RT-DETR模型。提供了模型训练和推理的示例代码，以及如何为Ultralytics贡献新的模型。
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