Ultralytics Benchmark'leri

Eğitim metodolojisi

Ölçüt olarak eğitim throughput'unu — eğitim sırasında saniyede işlenen görüntü sayısını — kullanıyoruz; bu değer çözüme ulaşma süresiyle doğrudan ilişkilidir. Her sonuç, giriş seviyesi iş istasyonu kartlarından amiral gemisi veri merkezi GPU'larına kadar tek tıkla bulut eğitimi için kiraladığın NVIDIA donanımının aynısı olan Ultralytics Platform GPU'larında ölçülür. Donanım bütçene uygun bir model seçebilmen için YOLO26'yi beş boyutun tümünde (n/s/m/l/x) eğitiyoruz.

Ayarlar. 640px çözünürlükte COCO'nun %25'i üzerinde 2 epoch, AMP karma hassasiyet, tek GPU ve belleğe sığan en büyük batch'i seçen auto-batch (batch=-1) kullanılır. İlk epoch ısınmasını (veri kümesi önbelleğe alma, CUDA grafik yakalama) ve çalışmanın sonundaki doğrulama geçişini hariç tutan kararlı durumdaki ikinci epoch'u raporluyoruz. Çözümlenen batch boyutu, tepe VRAM kullanımı (CUDA bağlamı dahil) ve tepe kart gücü doğrudan her GPU'dan kaydedilir.

Maliyet verimliliği. Dolar başına görüntü sayısı = throughput × 3600 ÷ saatlik fiyat; hesaplamada Ultralytics Platform'un isteğe bağlı kullanım fiyatlandırması kullanılır. Bu değer sıralamayı genellikle önemli ölçüde değiştirir; çünkü uygun fiyatlı kartlar dolar başına amiral gemisi GPU'larından daha fazla değer sunar. Ayrıca Train ve Benchmark modu belgelerine göz at.