モデルタイプ別の学習解像度

各タスクタイプで、サポートされているモデルアーキテクチャとサイズごとの既定の学習解像度。

学習解像度は、モデルの精度、推論速度、学習時間に影響します。各モデルアーキテクチャには、これらの要素のバランスを取るデフォルトの解像度があります。デフォルトでは、Roboflow は選択したモデルアーキテクチャに対するデフォルトの学習解像度を提案します。

下の表は、各モデルアーキテクチャとサイズのデフォルト学習解像度を示しています。新規作成時に resize 前処理ステップを設定することで、これらのデフォルト値を上書きできます データセットバージョン.

物体検出

モデルタイプ	ファミリーとサイズ	デフォルト学習解像度
物体検出	RF-DETR Nano	384×384
物体検出	RF-DETR Small	512×512
物体検出	RF-DETR Medium	576×576
物体検出	RF-DETR Large	704×704
物体検出	RF-DETR X Large	700x700
物体検出	RF-DETR 2X Large	880x880
物体検出	Roboflow 3.0 - 高速	640×640
物体検出	Roboflow 3.0 - 高精度	640×640
物体検出	Roboflow 3.0 - 中	640×640
物体検出	Roboflow 3.0 - 大	640×640
物体検出	Roboflow 3.0 - 特大	640×640
物体検出	YOLOv26(n/s/m/l/x)	640×640
物体検出	YOLOv12 (n/s/m/l/x)	640×640
物体検出	YOLOv11 (n/s/m/l/x)	640×640
物体検出	YOLOv10 (n/s/m/b/l/x)	640×640
物体検出	YOLOv9 (s/m/c/e)	640×640
物体検出	YOLOv8 (n/s/m/l/x)	640×640
物体検出	YOLOv5 (n/s/m/l/x)	640×640
物体検出	YOLOv7（レガシー）	640×640
物体検出	YOLO-NAS Small	640×640
物体検出	YOLO-NAS Medium	640×640
物体検出	Roboflow Instant	1008x1008

インスタンスセグメンテーション

モデルタイプ	ファミリーとサイズ	デフォルト学習解像度
インスタンスセグメンテーション	RF-DETR Seg Nano	312x312
インスタンスセグメンテーション	RF-DETR Seg Small	384x384
インスタンスセグメンテーション	RF-DETR Seg Medium	432x432
インスタンスセグメンテーション	RF-DETR Seg Large	504x504
インスタンスセグメンテーション	RF-DETR Seg X Large	624x624
インスタンスセグメンテーション	RF-DETR Seg 2X Large	768x768
インスタンスセグメンテーション	Roboflow 3.0 - 高速 (Seg)	640×640
インスタンスセグメンテーション	Roboflow 3.0 - 高精度 (Seg)	640×640
インスタンスセグメンテーション	Roboflow 3.0 - 中 (Seg)	640×640
インスタンスセグメンテーション	Roboflow 3.0 - 大 (Seg)	640×640
インスタンスセグメンテーション	Roboflow 3.0 - 特大 (Seg)	640×640
インスタンスセグメンテーション	YOLO-seg (v8/10/11/12)	640×640
インスタンスセグメンテーション	SAM3（Segment Anything 3）	1008x1008
インスタンスセグメンテーション	セマンティックセグメンテーション (DeepLabV3+)	≥ 512×512

セマンティックセグメンテーション

モデルタイプ	ファミリーとサイズ	デフォルト学習解像度
セマンティックセグメンテーション	YOLO26-SEM (n/s/m/l/x)	1024×1024
セマンティックセグメンテーション	DeepLabV3+	≥ 512×512

分類と姿勢推定

モデルタイプ	ファミリーとサイズ	デフォルト学習解像度
分類と姿勢推定	Resnet-18/34/50	224x224
分類と姿勢推定	YOLO-cls (v8/11)	224x224
分類と姿勢推定	Vision Transformer (ViT)	224x224
分類と姿勢推定	YOLO-pose (keypoints)	640x640
キーポイント検出	RF-DETR Keypoint（プレビュー）	576x576

マルチモーダル/VLM

モデルタイプ	ファミリーとサイズ	デフォルト学習解像度
マルチモーダル/VLM	PaliGemma 2 - 3 B	448x448
マルチモーダル/VLM	PaliGemma 2 - 10 B/28 B	448x448
マルチモーダル/VLM	Florence-2	448x448
マルチモーダル/VLM	QWEN 2.5 VL	448x448
マルチモーダル/VLM	SmolVLM2	384x384