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。
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本网页介绍了如何使用Ultralytics YOLOv8进行AI视觉模型的训练、评估、导出和部署。
本网页介绍了如何使用Ultralytics YOLO11的基准测试模式来评估模型在各种真实场景下的性能,包括速度和准确性。
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、用法以及如何在不同格式之间进行转换。
COCO8数据集是一个用于测试和调试对象检测模型的小型数据集,包含8张图片,适用于实验新的检测方法。本文介绍了如何使用COCO8数据集训练YOLO11模型,以及Ultralytics HUB在模型训练中的作用。
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本文介绍了如何为Ultralytics YOLO仓库创建一个高效的最小可复现示例,以便快速解决问题。
Ultralytics HUB提供了一个简单高效的系统,用于创建、训练、评估和部署AI视觉模型。
本文介绍了如何为Ultralytics YOLO项目提交一个有效的最小可复现示例(MRE)错误报告,包括隔离问题、使用公共资源、列出依赖、编写清晰的描述、格式化代码和测试MRE。
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 HUB 提供了一个平台,允许用户快速上传数据集并训练新的YOLO模型。平台还提供了多种预训练模型供用户选择,使得用户可以轻松开始。一旦模型训练完成,用户可以在Ultralytics HUB App中预览模型,然后将其部署用于实时分类、目标检测和实例分割任务。
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。
本文介绍了如何利用Google Colab平台训练深度学习模型,特别是YOLO11模型,并探讨了其优势和使用技巧。
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Ultralytics COCO8 数据集是一个小型但多样化的对象检测数据集,包含8张图片,用于测试和调试对象检测模型,或尝试新的检测方法。
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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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