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# Model Type के अनुसार Training Resolutions

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

नीचे दी गई तालिका प्रत्येक मॉडल आर्किटेक्चर और आकार के लिए डिफ़ॉल्ट प्रशिक्षण रेज़ोल्यूशन दिखाती है। आप एक नया [डेटासेट संस्करण](/roboflow/roboflow-hi/datasets/dataset-versions.md).

### ऑब्जेक्ट डिटेक्शन

<table><thead><tr><th>मॉडल प्रकार</th><th width="273.3359375">परिवार एवं आकार</th><th>डिफ़ॉल्ट प्रशिक्षण रेज़ोल्यूशन</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 - Fast</td><td>640×640</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>Roboflow 3.0 - Accurate</td><td>640×640</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>Roboflow 3.0 - Medium</td><td>640×640</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>Roboflow 3.0 - Large</td><td>640×640</td></tr><tr><td>ऑब्जेक्ट डिटेक्शन</td><td>Roboflow 3.0 - Extra Large</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><thead><tr><th>मॉडल प्रकार</th><th width="272.8203125">परिवार एवं आकार</th><th>डिफ़ॉल्ट प्रशिक्षण रेज़ोल्यूशन</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 - Fast (Seg)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>इंस्टेंस सेगमेंटेशन</td><td>Roboflow 3.0 - Accurate (Seg)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>इंस्टेंस सेगमेंटेशन</td><td>Roboflow 3.0 - Medium (Seg)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>इंस्टेंस सेगमेंटेशन</td><td>Roboflow 3.0 - Large (Seg)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>इंस्टेंस सेगमेंटेशन</td><td>Roboflow 3.0 - Extra Large (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>सिमैंटिक सेगमेंटेशन (DeepLabV3+)</td><td>≥ 512×512</td></tr></tbody></table>

### सिमैंटिक सेगमेंटेशन

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

### क्लासिफिकेशन और पोज़

<table><thead><tr><th>मॉडल प्रकार</th><th width="272.66796875">परिवार एवं आकार</th><th>डिफ़ॉल्ट प्रशिक्षण रेज़ोल्यूशन</th></tr></thead><tbody><tr><td>क्लासिफिकेशन और पोज़</td><td>Resnet-18/34/50</td><td>224x224</td></tr><tr><td>क्लासिफिकेशन और पोज़</td><td>YOLO-cls (v8/11)</td><td>224x224</td></tr><tr><td>क्लासिफिकेशन और पोज़</td><td>Vision Transformer (ViT)</td><td>224x224</td></tr><tr><td>क्लासिफिकेशन और पोज़</td><td>YOLO-pose (keypoints)</td><td>640x640</td></tr><tr><td>कीपॉइंट डिटेक्शन</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 एवं आकार</th><th>डिफ़ॉल्ट प्रशिक्षण रेज़ोल्यूशन</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>


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# Agent Instructions
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