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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。

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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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YOLOv5u是由Ultralytics开发的先进物体检测模型，它通过无锚点分割和Ultralytics Head技术，提供了在不同场景下更灵活和自适应的检测机制，优化了准确性与速度的权衡，适用于研究和实际应用。

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YOLOv5是一个基于PyTorch的高效深度学习框架，专为实时目标检测而设计，提供快速、准确的结果。

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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与图像分割模型，提供无与伦比的速度和准确性。

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YOLOv5 是一款基于 PyTorch 的深度学习框架，用于实时目标检测，具有高速和高精度的特点。本文将详细介绍 YOLOv5 的安装、架构、用例和教程。

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COCO数据集是一个大规模的计算机视觉数据集，用于目标检测、分割和描述生成。它包含了330K张图像，涵盖了80个目标类别的详细标注，是计算机视觉模型基准测试和训练的重要资源。

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