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# मॉडल प्रकार के अनुसार प्रशिक्षण रिज़ॉल्यूशन

प्रशिक्षण रिज़ॉल्यूशन मॉडल की सटीकता, इन्फ़ेरेंस गति, और प्रशिक्षण समय को प्रभावित करता है। प्रत्येक मॉडल आर्किटेक्चर का एक डिफ़ॉल्ट रिज़ॉल्यूशन होता है जो इन कारकों के बीच संतुलन बनाता है। डिफ़ॉल्ट रूप से, Roboflow चयनित मॉडल आर्किटेक्चर के लिए डिफ़ॉल्ट प्रशिक्षण रिज़ॉल्यूशन सुझाता है।

नीचे दी गई तालिका प्रत्येक मॉडल आर्किटेक्चर और आकार के लिए डिफ़ॉल्ट प्रशिक्षण रिज़ॉल्यूशन दिखाती है। एक नया [डेटासेट संस्करण](https://docs.roboflow.com/datasets/versions/dataset-versions).

### ऑब्जेक्ट डिटेक्शन

<table data-search="false"><thead><tr><th>मॉडल प्रकार</th><th width="273.3359375">परिवार एवं आकार</th><th>डिफ़ॉल्ट प्रशिक्षण रिज़ॉल्यूशन</th></tr></thead><tbody><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>RF-DETR Nano</td><td>384×384</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>RF-DETR Small</td><td>512×512</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>RF-DETR Medium</td><td>576×576</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>RF-DETR Large</td><td>704×704</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>RF-DETR X Large</td><td>700x700</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>RF-DETR 2X Large</td><td>880x880</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>Roboflow 3.0 - तेज़</td><td>640×640</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>Roboflow 3.0 - सटीक</td><td>640×640</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>Roboflow 3.0 - मध्यम</td><td>640×640</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>Roboflow 3.0 - बड़ा</td><td>640×640</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>Roboflow 3.0 - अतिरिक्त बड़ा</td><td>640×640</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>YOLOv26(n/s/m/l/x)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>YOLOv12 (n/s/m/l/x)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>YOLOv11 (n/s/m/l/x)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>YOLOv10 (n/s/m/b/l/x)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>YOLOv9 (s/m/c/e)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>YOLOv8 (n/s/m/l/x)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>YOLOv5 (n/s/m/l/x)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>YOLOv7 (legacy)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>YOLO‑NAS Small</td><td>640×640</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>YOLO‑NAS Medium</td><td>640×640</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>Roboflow Instant</td><td>1008x1008</td></tr></tbody></table>

### इंस्टेंस सेगमेंटेशन

<table data-search="false"><thead><tr><th>मॉडल प्रकार</th><th width="272.8203125">परिवार एवं आकार</th><th>डिफ़ॉल्ट प्रशिक्षण रिज़ॉल्यूशन</th></tr></thead><tbody><tr><td>इंस्टेंस सेगमेंटेशन</td><td>RF-DETR Seg Nano</td><td>312x312</td></tr><tr><td>इंस्टेंस सेगमेंटेशन</td><td>RF-DETR Seg Small</td><td>384x384</td></tr><tr><td>इंस्टेंस सेगमेंटेशन</td><td>RF-DETR Seg Medium</td><td>432x432</td></tr><tr><td>इंस्टेंस सेगमेंटेशन</td><td>RF-DETR Seg Large</td><td>504x504</td></tr><tr><td>इंस्टेंस सेगमेंटेशन</td><td>RF-DETR Seg X Large</td><td>624x624</td></tr><tr><td>इंस्टेंस सेगमेंटेशन</td><td>RF-DETR Seg 2X Large</td><td>768x768</td></tr><tr><td>इंस्टेंस सेगमेंटेशन</td><td>Roboflow 3.0 - तेज़ (Seg)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>इंस्टेंस सेगमेंटेशन</td><td>Roboflow 3.0 - सटीक (Seg)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>इंस्टेंस सेगमेंटेशन</td><td>Roboflow 3.0 - मध्यम (Seg)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>इंस्टेंस सेगमेंटेशन</td><td>Roboflow 3.0 - बड़ा (Seg)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>इंस्टेंस सेगमेंटेशन</td><td>Roboflow 3.0 - अतिरिक्त बड़ा (Seg)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>इंस्टेंस सेगमेंटेशन</td><td>YOLO-seg (v8/10/11/12)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>इंस्टेंस सेगमेंटेशन</td><td>SAM3 (Segment Anything 3)</td><td>1008x1008</td></tr><tr><td>इंस्टेंस सेगमेंटेशन</td><td>सेमांटिक सेगमेंटेशन (DeepLabV3+)</td><td>≥ 512×512</td></tr></tbody></table>

### सेमांटिक सेगमेंटेशन

<table data-search="false"><thead><tr><th>मॉडल प्रकार</th><th width="272.8203125">परिवार एवं आकार</th><th>डिफ़ॉल्ट प्रशिक्षण रिज़ॉल्यूशन</th></tr></thead><tbody><tr><td>सेमांटिक सेगमेंटेशन</td><td>YOLO26-SEM (n/s/m/l/x)</td><td>1024×1024</td></tr><tr><td>सेमांटिक सेगमेंटेशन</td><td>DeepLabV3+</td><td>≥ 512×512</td></tr></tbody></table>

### क्लासिफिकेशन एवं पोज़

<table data-search="false"><thead><tr><th>मॉडल प्रकार</th><th width="272.66796875">परिवार एवं आकार</th><th>डिफ़ॉल्ट प्रशिक्षण रिज़ॉल्यूशन</th></tr></thead><tbody><tr><td>क्लासिफिकेशन एवं पोज़</td><td>Resnet-18/34/50</td><td>224x224</td></tr><tr><td>क्लासिफिकेशन एवं पोज़</td><td>YOLO-cls (v8/11)</td><td>224x224</td></tr><tr><td>क्लासिफिकेशन एवं पोज़</td><td>विज़न ट्रांसफॉर्मर (ViT)</td><td>224x224</td></tr><tr><td>क्लासिफिकेशन एवं पोज़</td><td>YOLO-pose (कीपॉइंट्स)</td><td>640x640</td></tr><tr><td>कीपॉइंट डिटेक्शन</td><td>RF-DETR Keypoint (Preview)</td><td>576x576</td></tr></tbody></table>

### मल्टीमॉडल/VLM

<table data-search="false"><thead><tr><th>मॉडल प्रकार</th><th width="272.96484375">परिवार एवं आकार</th><th>डिफ़ॉल्ट प्रशिक्षण रिज़ॉल्यूशन</th></tr></thead><tbody><tr><td>मल्टीमॉडल/VLM</td><td>PaliGemma 2 - 3 B</td><td>448x448</td></tr><tr><td>मल्टीमॉडल/VLM</td><td>PaliGemma 2 - 10 B/28 B</td><td>448x448</td></tr><tr><td>मल्टीमॉडल/VLM</td><td>Florence-2</td><td>448x448</td></tr><tr><td>मल्टीमॉडल/VLM</td><td>QWEN 2.5 VL</td><td>448x448</td></tr><tr><td>मल्टीमॉडल/VLM</td><td>SmolVLM2</td><td>384x384</td></tr></tbody></table>