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。
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本指南旨在帮助用户了解如何为Ultralytics YOLO项目高效提交错误报告,包括创建最小可复现示例(MRE)的步骤和注意事项。
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Ultralytics HUB是一个用户友好的平台,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。模型训练完成后,可以在Ultralytics HUB App中预览,并部署用于实时分类、目标检测和实例分割任务。
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Ultralytics社区致力于创建一个无骚扰的环境,适用于所有成员,不论其年龄、体型、可见或不可见的残疾、种族、性别特征、性别认同和表达、经验水平、教育背景、社会经济地位、国籍、个人外貌、种族、宗教或性取向。
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本页面介绍了Ultralytics YOLO系列模型,包括YOLOv3至YOLOv11,以及如何使用这些模型进行对象检测、实例分割、图像分类和姿态估计等任务。
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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。
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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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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