Бенчмарки Ultralytics

Методология обучения

Мы используем пропускную способность обучения (изображений в секунду во время обучения) в качестве основного критерия; она напрямую связана со временем достижения результата. Каждый результат измеряется на GPU Ultralytics Platform — это то же железо NVIDIA, которое ты арендуешь для облачного обучения в один клик, от начальных карт для рабочих станций до флагманских GPU дата-центров. Мы обучаем YOLO26 во всех пяти размерах (n/s/m/l/x), чтобы ты мог подобрать модель под свой аппаратный бюджет.

Настройки. 2 эпохи на 25% датасета COCO в разрешении 640px, смешанная точность AMP, один GPU, при этом автоматический подбор батча (batch=-1) выбирает наибольший батч, помещающийся в память. Мы фиксируем показатели второй эпохи в установившемся режиме, исключая разминку первой эпохи (кэширование датасета, захват графов CUDA) и проход валидации в конце прогона. Полученный размер батча, пиковое потребление VRAM (включая контекст CUDA) и пиковая мощность платы фиксируются напрямую с каждого GPU.

Экономическая эффективность. Изображений на доллар = пропускная способность × 3600 ÷ цена за час при использовании ценообразования по запросу на Ultralytics Platform — это часто кардинально меняет расстановку мест, так как бюджетные карты превосходят флагманские GPU по отдаче на доллар. См. также документацию по режимам Train и Benchmark.