Benchmark di LibreYOLO
Confronta accuratezza su COCO, generalizzazione e velocità di inferenza.
COCO
Accuratezza rispetto alle dimensioni
Confronta l’accuratezza su COCO con il numero di parametri, con YOLOv9 e RF-DETR evidenziati. Dati di Vision Analysis.
RF100-VL
Generalizzazione oltre COCO
RF100-VL misura come i rilevatori si adattano a nuovi domini tramite fine-tuning su 100 dataset reali.
Metodologia e limiti
Ogni configurazione viene addestrata separatamente su ciascun dataset. I checkpoint vengono selezionati sulla validazione e valutati sul test con pycocotools e maxDets 500. Il risultato è la media non pesata dell’AP50:95 dei 100 dataset.
Le linee collegano le taglie dei modelli. Ricette e risoluzioni variano; LoRA è mostrato separatamente.
I risultati usano un solo seed, con ricette, risoluzioni e precisione numerica specifiche per famiglia. Il report documenta metodologia, confronti e limiti dell’implementazione.
* I punteggi YOLOv9 precedono le correzioni dell’addestramento. YOLO-NAS usa pesi preaddestrati con una licenza non commerciale separata.
Velocità di inferenza sul tuo hardware
Confronta la latenza per dispositivo, runtime e precisione.