Бенчмарки LibreYOLO
Порівняйте точність на COCO, здатність до узагальнення та швидкість інференсу.
COCO
Правильність і розмір
Порівняйте точність на COCO та кількість параметрів. YOLOv9 і RF-DETR виділено. Дані: Vision Analysis.
RF100-VL
Узагальнення за межами COCO
RF100-VL вимірює адаптацію детекторів до нових доменів через донавчання на 100 реальних датасетах.
Методологія та обмеження
Кожну конфігурацію навчають окремо на кожному датасеті. Чекпойнти вибирають за валідацією та оцінюють на тестовій вибірці за допомогою pycocotools із maxDets 500. Результат є незваженим середнім AP50:95 за всіма 100 датасетами.
Лінії з’єднують розміри моделей. Рецепти навчання та роздільності різняться; LoRA показана окремо.
Результати отримано з одним seed. Рецепти навчання, роздільність і числова точність залежать від сімейства моделей. Звіт описує методику, порівняння та обмеження реалізації.
* Оцінки YOLOv9 отримано до виправлень навчання. YOLO-NAS використовує попередньо навчені ваги з окремою некомерційною ліцензією.
Швидкість інференсу на вашому обладнанні
Порівняйте затримку за пристроєм, середовищем виконання та точністю обчислень.