Benchmarks da Ultralytics

Metodologia de treino

Usamos a capacidade de processamento do treino — imagens processadas por segundo durante o treino — como referência; esta está diretamente relacionada com o tempo necessário para obter uma solução. Cada resultado é medido nas GPUs da Ultralytics Platform — o mesmo hardware NVIDIA que podes alugar para treinar na nuvem com um único clique, desde placas de estação de trabalho de entrada até GPUs de ponta para centros de dados. Treinamos o YOLO26 em cinco tamanhos (n/s/m/l/x) para poderes adequar um modelo ao teu orçamento de hardware.

Definições. 2 épocas em 25% do COCO a 640 px, precisão mista AMP, uma única GPU, com auto-batch (batch=-1) a selecionar o maior tamanho de lote que cabe na memória. Apresentamos a segunda época em estado estável, que exclui o aquecimento da primeira época (colocação do conjunto de dados em cache, captura de gráficos CUDA) e a validação no final da execução. O tamanho de lote resolvido, a VRAM máxima (incluindo o contexto CUDA) e a potência máxima da placa são registados diretamente a partir de cada GPU.

Eficiência de custos. Imagens por dólar = capacidade de processamento × 3600 ÷ preço por hora, com base nos preços a pedido da Ultralytics Platform — a classificação muda muitas vezes drasticamente, já que as placas com melhor relação qualidade-preço superam as GPUs de ponta em imagens por dólar. Consulta também a documentação dos modos Train e Benchmark.