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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。
9つのコムギ穂検出モデルを再評価した結果、総合mAPの平均は国ごとの性能における大きな差を隠している可能性が示された。中国がすべてのモデルで首位となった一方、YOLOとRF-DETRでは弱点となる地域が異なっており、現場導入前にはドメインシフトの測定が不可欠である。