YOLO26

Por que um modelo pronto não é suficiente? Uma lição prática sobre o ajuste fino de modelos de detecção de objetos em dados reais

A JetBrains mostra, por meio de um experimento envolvendo YOLO12, YOLO26 e RF-DETR, que modelos pré-treinados no COCO podem chegar perto de zero quando transferidos diretamente para domínios especializados, enquanto o ajuste fino melhora os resultados em graus variados. O experimento revela que a semelhança do domínio-alvo com os dados de treinamento, além da precisão do posicionamento e do tempo de inferência, é mais importante do que depender da classificação do modelo como o mais recente ou o melhor.