Benchmarks da Ultralytics

Metodologia de treino

Usamos o throughput de treino — imagens processadas por segundo durante o treino — como referência; este valor correlaciona-se diretamente com o tempo até obter uma solução. Cada resultado é medido nas GPUs da Ultralytics Platform — o mesmo hardware NVIDIA que alugas para treino na cloud com um único clique, desde placas de workstation de entrada até GPUs de topo para centros de dados. Treinamos o YOLO26 nos cinco tamanhos (n/s/m/l/x) para que possas escolher um modelo adequado 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 batch que cabe na memória. Reportamos a segunda época em estado estacionário, que exclui o aquecimento da primeira época (cache do dataset, captura do grafo CUDA) e a passagem de validação no final da execução. O tamanho do batch resolvido, a VRAM máxima (incluindo o contexto CUDA) e o consumo máximo da placa são registados diretamente de cada GPU.

Eficiência de custos. Imagens por dólar = throughput × 3600 ÷ preço por hora, usando os preços a pedido da Ultralytics Platform — isto frequentemente altera bastante a classificação, uma vez que as GPUs de boa relação qualidade-preço superam as GPUs de topo em imagens por dólar. Consulta também a documentação dos modos Train e Benchmark.