Benchmarks Ultralytics

Méthodologie d'entraînement

Nous utilisons le débit d'entraînement — images traitées par seconde pendant l'entraînement — comme étalon ; il est directement corrélé au temps de résolution. Chaque résultat est mesuré sur les GPU de la plateforme Ultralytics — le même matériel NVIDIA que tu loues pour l'entraînement cloud en un clic, des cartes de station de travail d'entrée de gamme jusqu'aux GPU phares de data centers. Nous entraînons YOLO26 dans les 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 640px, précision mixte AMP, GPU unique, avec l'auto-batch (batch=-1) sélectionnant le plus grand lot tenant en mémoire. Nous rapportons la deuxième époque en régime permanent, ce qui exclut l'échauffement de la première époque (mise en cache du dataset, capture de graphe CUDA) et la passe de validation de fin d'exécution. La taille de lot résolue, le pic de VRAM (incluant le contexte CUDA) et le pic de puissance de la carte sont enregistrés directement depuis chaque GPU.

Rentabilité. Images par dollar = débit × 3600 ÷ prix horaire, en utilisant la tarification à la demande de la plateforme Ultralytics — cela réordonne souvent considérablement le classement, car les cartes économiques rapportent plus par dollar que les GPU phares. Consulte également la documentation des modes Train et Benchmark.