Benchmarks Ultralytics

Méthodologie d’entraînement

Nous utilisons le débit d’entraînement — le nombre d’images traitées par seconde pendant l’entraînement — comme référence ; il est directement corrélé au temps nécessaire pour parvenir à une solution. Chaque résultat est mesuré sur les GPU de la plateforme Ultralytics — le même matériel NVIDIA que tu loues pour l’entraînement dans le cloud en un clic, des cartes de station de travail d’entrée de gamme aux GPU de centre de données haut de gamme. Nous entraînons YOLO26 dans ses cinq tailles (n/s/m/l/x) afin que tu puisses adapter un modèle à ton budget matériel.

Paramètres. 2 époques sur 25 % de COCO à 640 px, précision mixte AMP, un seul GPU, avec auto-batch (batch=-1) qui sélectionne le plus grand lot tenant en mémoire. Nous indiquons les résultats de la deuxième époque en régime stabilisé, à l’exclusion de la phase de chauffe de la première époque (mise en cache du jeu de données, capture du graphe CUDA) et de la passe de validation en fin d’exécution. La taille de lot retenue, la VRAM maximale (contexte CUDA inclus) et la puissance maximale de la carte sont enregistrées directement depuis chaque GPU.

Rapport coût-efficacité. Images par dollar = débit × 3600 ÷ tarif horaire, selon les tarifs à la demande de la plateforme Ultralytics — ce calcul réorganise souvent fortement le classement, car les cartes offrant le meilleur rapport qualité-prix génèrent davantage d’images par dollar que les GPU haut de gamme. Consulte également la documentation des modes Train et Benchmark.