Бенчмарки Ultralytics

Методика обучения

В качестве ориентира мы используем пропускную способность обучения — количество изображений, обрабатываемых в секунду во время обучения, — поскольку она напрямую связана со временем получения решения. Каждый результат измерен на GPU платформы Ultralytics — том же оборудовании NVIDIA, которое ты арендуешь для облачного обучения одним нажатием: от видеокарт начального уровня для рабочих станций до флагманских GPU для центров обработки данных. Мы обучаем YOLO26 во всех пяти размерах (n/s/m/l/x), чтобы ты мог подобрать модель под свой бюджет на оборудование.

Настройки. 2 эпохи на 25% COCO при разрешении 640px, смешанная точность AMP, один GPU; auto-batch (batch=-1) выбирает максимальный размер пакета, помещающийся в памяти. Мы приводим результаты стабильной второй эпохи, исключая прогрев первой эпохи (кэширование датасета, захват графа CUDA) и валидацию в конце запуска. Фактический размер пакета, пиковый объём VRAM (включая контекст CUDA) и пиковая мощность платы записываются непосредственно с каждого GPU.

Экономическая эффективность. Изображений на доллар = пропускная способность × 3600 ÷ почасовая цена с использованием расценок платформы Ultralytics по запросу. Это часто кардинально меняет рейтинг, поскольку доступные видеокарты обеспечивают больше изображений на доллар, чем флагманские GPU. См. также документацию по режимам Train и Benchmark.