Следите за последними материалами, объяснениями и связанными технологическими историями.
JetBrains показывает на примере эксперимента с YOLO12, YOLO26 и RF-DETR, что модели, предварительно обученные на COCO, при прямом переносе в специализированные области могут показывать результаты, близкие к нулю, тогда как дообучение улучшает показатели в разной степени. Эксперимент показывает, что сходство целевой области с обучающими данными, а также точность позиционирования и время инференса важнее, чем классификация модели как самой новой или лучшей.
Повторная оценка девяти моделей обнаружения колосьев пшеницы показывает, что среднее общее значение mAP может скрывать значительные различия в производительности между странами. Китай оказался лидером для всех моделей, тогда как слабые места YOLO и RF-DETR различались, что делает измерение переноса между доменами необходимым перед применением в полевых условиях.