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Mean Average Precision

Aktuelle Berichte, Erklärungen und verbundene Technologiethemen.

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Warum ein fertiges Modell nicht ausreicht: Eine praktische Lektion zur Feinabstimmung von Objekterkennungsmodellen auf realen Daten

Warum ein fertiges Modell nicht ausreicht: Eine praktische Lektion zur Feinabstimmung von Objekterkennungsmodellen auf realen Daten

JetBrains zeigt anhand eines Experiments mit YOLO12, YOLO26 und RF-DETR, dass auf COCO vortrainierte Modelle bei der direkten Übertragung auf spezialisierte Bereiche nahezu auf null fallen können, während Fine-Tuning die Ergebnisse unterschiedlich stark verbessert. Das Experiment zeigt, dass die Ähnlichkeit des Zielbereichs mit den Trainingsdaten sowie Positionierungsgenauigkeit und Inferenzzeit wichtiger sind als die Einstufung des Modells als das neueste oder beste.

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Jenseits der Gesamtpunktzahl: Wie Länderunterschiede die Zuverlässigkeit von Modellen zur Weizenkopferkennung offenlegen

Jenseits der Gesamtpunktzahl: Wie Länderunterschiede die Zuverlässigkeit von Modellen zur Weizenkopferkennung offenlegen

Eine Neubewertung von neun Modellen zur Weizenkopferkennung zeigt, dass der durchschnittliche Gesamt-mAP erhebliche Leistungsunterschiede zwischen Ländern verbergen kann. China lag bei allen Modellen vorn, während sich die Schwachstellen zwischen YOLO und RF-DETR unterschieden. Daher ist die Messung des Domänenwechsels vor dem Einsatz im Feld unerlässlich.