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¿Por qué no basta con un modelo listo para usar? Una lección práctica sobre el ajuste fino de modelos de detección de objetos con datos reales

¿Por qué no basta con un modelo listo para usar? Una lección práctica sobre el ajuste fino de modelos de detección de objetos con datos reales

JetBrains demuestra, mediante un experimento con YOLO12, YOLO26 y RF-DETR, que los modelos preentrenados con COCO pueden acercarse a cero al trasladarse directamente a dominios especializados, mientras que el ajuste fino mejora los resultados en distinta medida. El experimento revela que la similitud del dominio objetivo con los datos de entrenamiento, junto con la precisión de localización y el tiempo de inferencia, son más importantes que confiar en la clasificación del modelo como el más reciente o el mejor.