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# Model Type के अनुसार Training Resolutions

ट्रेनिंग रिज़ॉल्यूशन मॉडल की सटीकता, इन्फेरेंस गति, और ट्रेनिंग 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 ट्रेनिंग रिज़ॉल्यूशन सुझाता है।

नीचे दी गई तालिका प्रत्येक मॉडल आर्किटेक्चर और आकार के लिए डिफ़ॉल्ट ट्रेनिंग रिज़ॉल्यूशन दिखाती है। आप एक नया बनाते समय resize preprocessing step को कॉन्फ़िगर करके इन डिफ़ॉल्ट्स को ओवरराइड कर सकते हैं [Dataset Version](/roboflow/roboflow-hi/datasets/dataset-versions.md).

### Object Detection

<table><thead><tr><th>मॉडल प्रकार</th><th width="273.3359375">परिवार और आकार</th><th>डिफ़ॉल्ट ट्रेनिंग रिज़ॉल्यूशन</th></tr></thead><tbody><tr><td>Object Detection</td><td>RF-DETR Nano</td><td>384×384</td></tr><tr><td>Object Detection</td><td>RF-DETR Small</td><td>512×512</td></tr><tr><td>Object Detection</td><td>RF-DETR Medium</td><td>576×576</td></tr><tr><td>Object Detection</td><td>RF-DETR Large</td><td>704×704</td></tr><tr><td>Object Detection</td><td>RF-DETR X Large</td><td>700x700</td></tr><tr><td>Object Detection</td><td>RF-DETR 2X Large</td><td>880x880</td></tr><tr><td>Object Detection</td><td>Roboflow 3.0 - Fast</td><td>640×640</td></tr><tr><td>Object Detection</td><td>Roboflow 3.0 - Accurate</td><td>640×640</td></tr><tr><td>Object Detection</td><td>Roboflow 3.0 - Medium</td><td>640×640</td></tr><tr><td>Object Detection</td><td>Roboflow 3.0 - Large</td><td>640×640</td></tr><tr><td>Object Detection</td><td>Roboflow 3.0 - Extra Large</td><td>640×640</td></tr><tr><td>Object Detection</td><td>YOLOv26(n/s/m/l/x)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>Object Detection</td><td>YOLOv12 (n/s/m/l/x)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>Object Detection</td><td>YOLOv11 (n/s/m/l/x)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>Object Detection</td><td>YOLOv10 (n/s/m/b/l/x)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>Object Detection</td><td>YOLOv9 (s/m/c/e)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>Object Detection</td><td>YOLOv8 (n/s/m/l/x)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>Object Detection</td><td>YOLOv5 (n/s/m/l/x)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>Object Detection</td><td>YOLOv7 (लेगेसी)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>Object Detection</td><td>YOLO‑NAS Small</td><td>640×640</td></tr><tr><td>Object Detection</td><td>YOLO‑NAS Medium</td><td>640×640</td></tr><tr><td>Object Detection</td><td>Roboflow Instant</td><td>1008x1008</td></tr></tbody></table>

### Instance Segmentation

<table><thead><tr><th>मॉडल प्रकार</th><th width="272.8203125">परिवार और आकार</th><th>डिफ़ॉल्ट ट्रेनिंग रिज़ॉल्यूशन</th></tr></thead><tbody><tr><td>Instance Segmentation</td><td>RF-DETR Seg Nano</td><td>312x312</td></tr><tr><td>Instance Segmentation</td><td>RF-DETR Seg Small</td><td>384x384</td></tr><tr><td>Instance Segmentation</td><td>RF-DETR Seg Medium</td><td>432x432</td></tr><tr><td>Instance Segmentation</td><td>RF-DETR Seg Large</td><td>504x504</td></tr><tr><td>Instance Segmentation</td><td>RF-DETR Seg X Large</td><td>624x624</td></tr><tr><td>Instance Segmentation</td><td>RF-DETR Seg 2X Large</td><td>768x768</td></tr><tr><td>Instance Segmentation</td><td>Roboflow 3.0 - Fast (Seg)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>Instance Segmentation</td><td>Roboflow 3.0 - Accurate (Seg)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>Instance Segmentation</td><td>Roboflow 3.0 - Medium (Seg)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>Instance Segmentation</td><td>Roboflow 3.0 - Large (Seg)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>Instance Segmentation</td><td>Roboflow 3.0 - Extra Large (Seg)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>Instance Segmentation</td><td>YOLO-seg (v8/10/11/12)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>Instance Segmentation</td><td>SAM3 (Segment Anything 3)</td><td>1008x1008</td></tr><tr><td>Instance Segmentation</td><td>सेमांटिक सेगमेंटेशन (DeepLabV3+)</td><td>≥ 512×512</td></tr></tbody></table>

### Semantic Segmentation

<table><thead><tr><th>मॉडल प्रकार</th><th width="272.8203125">परिवार और आकार</th><th>डिफ़ॉल्ट ट्रेनिंग रिज़ॉल्यूशन</th></tr></thead><tbody><tr><td>Semantic Segmentation</td><td>YOLO26-SEM (n/s/m/l/x)</td><td>1024×1024</td></tr><tr><td>Semantic Segmentation</td><td>DeepLabV3+</td><td>≥ 512×512</td></tr></tbody></table>

### वर्गीकरण और पोज़

<table><thead><tr><th>मॉडल प्रकार</th><th width="272.66796875">परिवार और आकार</th><th>डिफ़ॉल्ट ट्रेनिंग रिज़ॉल्यूशन</th></tr></thead><tbody><tr><td>वर्गीकरण और पोज़</td><td>Resnet-18/34/50</td><td>224x224</td></tr><tr><td>वर्गीकरण और पोज़</td><td>YOLO-cls (v8/11)</td><td>224x224</td></tr><tr><td>वर्गीकरण और पोज़</td><td>Vision Transformer (ViT)</td><td>224x224</td></tr><tr><td>वर्गीकरण और पोज़</td><td>YOLO-pose (keypoints)</td><td>640x640</td></tr><tr><td>कुंजीबिंदु पहचान</td><td>RF-DETR Keypoint (Preview)</td><td>576x576</td></tr></tbody></table>

### मल्टीमोडल/VLM

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