TensorRT

Pourquoi un modèle prêt à l’emploi ne suffit-il pas ? Leçon pratique sur l’ajustement des modèles de détection d’objets à partir de données réelles

JetBrains montre, à travers une expérience menée avec YOLO12, YOLO26 et RF-DETR, que les modèles préentraînés sur COCO peuvent presque atteindre zéro lorsqu’ils sont transférés directement vers des domaines spécialisés, tandis que l’ajustement fin améliore les résultats à des degrés variables. L’expérience révèle que la similarité entre le domaine cible et les données d’entraînement, ainsi que la précision du positionnement et le temps d’inférence, comptent davantage que le fait de considérer un modèle comme le plus récent ou le meilleur.