YOLO26

なぜ既製モデルだけでは不十分なのか？ 実データで物体検出モデルをファインチューニングする実践的な教訓

JetBrainsは、YOLO12、YOLO26、RF-DETRを対象にした実験を通じて、COCOで事前学習されたモデルを専門分野へそのまま移行すると、性能がほぼゼロに近づく場合がある一方、ファインチューニングによって結果が程度の差こそあれ改善することを示しています。この実験からは、モデルを「最新」または「最良」と分類することよりも、対象領域と学習データの類似性、位置推定の精度、推論時間の方が重要であることが明らかになりました。