Modelele de clasificare -cls oferă viteze uluitoare de peste 500 FPS pe GPU:
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolo11n-cls.pt")
rezultate = model("masina.jpg")[0]
clasa_principala = model.names[rezultate.probs.top1]
incredere = float(rezultate.probs.top1conf)
print(f"Imagine clasificată ca: {clasa_principala} cu încredere {incredere * 100:.1f}%")
Ideal pentru trierea rapidă a albumelor foto sau sortarea documentelor pe categorii.
Întrebări & Exemple practice:
Clasificarea Imaginilor cu YOLO11-Cls (Ultralytics)Ai o întrebare despre Clasificarea Imaginilor cu YOLO11-Cls (Ultralytics) sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.