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3次元RPGのスクリーンショットで対戦相手に適したニューラルのないソリューションをアドバイスします。提案されたオプションには、非常に民主的なシステムの要件があり、少量のデータボリューム（オブジェクトあたり約10〜15のスクリーンショットに関するトレーニングに適している必要があります。
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超微細機Yolov8は適していませんか？
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アナログとは何ですか？
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現在、いくつかのYolov8アナログがあり、これはオブジェクトの検出の高い精度と速度も提供します。

Yolov5：これは、Yolov8の前身であるUltralyticsによって開発されたオブジェクトを検出するためのアルゴリズムです。Yolov5は、オブジェクトの高い精度と検出速度に達し、オブジェクトをリアルタイムで検出するタスクに最適です。

EfficientDet：これは、Googleが開発したオブジェクトを検出するためのアルゴリズムです。EfficientEttは、ネットワークの効果的なアーキテクチャを使用しており、低い計算コストでオブジェクトの検出の精度を高めます。

RETINANET：これは、Facebook AI Researchによって開発されたオブジェクトを検出するためのアルゴリズムです。Retinanetは、例に焦点を当ててオブジェクトの不均衡なクラスの問題に対抗し、多数のクラスを持つデータセットでオブジェクトを検出する高精度を示します。

SSD：これは、Googleが開発したオブジェクトを検出するためのアルゴリズムです。SSDは、スパニングニューラルネットワークを使用し、オブジェクトをリアルタイムで検出するための迅速で正確な方法を提供します。

より速いR-CNN：これは、Microsoft Researchによって開発されたオブジェクトを検出するためのアルゴリズムです。R-CNNは、地域のスパークルニューラルネットワークを使用してオブジェクトを検索し、深いニューラルネットワークを使用するときにオブジェクトを検出する高精度を示します。
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Pythonを使用してこれらのソリューションを使用する方法を教えてください。