Benchmark LibreYOLO
So sánh độ chính xác COCO, khả năng khái quát hóa và tốc độ suy luận.
COCO
Độ chính xác so với kích thước
So sánh độ chính xác trên COCO với số tham số, trong đó YOLOv9 và RF-DETR được làm nổi bật. Dữ liệu từ Vision Analysis.
RF100-VL
Khả năng tổng quát hóa ngoài COCO
RF100-VL đo khả năng thích nghi của mô hình phát hiện đối tượng với các miền mới qua fine-tuning trên 100 bộ dữ liệu thực tế.
Phương pháp và giới hạn
Mỗi cấu hình được huấn luyện riêng trên từng bộ dữ liệu. Checkpoint được chọn trên tập validation và chấm điểm trên tập test bằng pycocotools với maxDets 500. Kết quả là trung bình AP50:95 không trọng số của cả 100 bộ dữ liệu.
Các đường nối những kích thước mô hình. Cấu hình huấn luyện và độ phân giải khác nhau; LoRA được hiển thị riêng.
Các kết quả dùng một seed, với công thức, độ phân giải và độ chính xác số riêng cho từng họ mô hình. Báo cáo trình bày phương pháp, so sánh và giới hạn triển khai.
* Điểm YOLOv9 được đo trước các bản sửa lỗi huấn luyện. YOLO-NAS dùng trọng số huấn luyện sẵn theo giấy phép phi thương mại riêng.
Tốc độ suy luận trên phần cứng của bạn
So sánh độ trễ theo thiết bị, môi trường thực thi và độ chính xác số.