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# モデルタイプ別の学習解像度

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の学習解像度を示しています。新しい [データセットバージョン](/roboflow/roboflow-jp/datasets/dataset-versions.md).

### 物体検出

<table><thead><tr><th>モデルタイプ</th><th width="273.3359375">ファミリーとサイズ</th><th>デフォルトの学習解像度</th></tr></thead><tbody><tr><td>物体検出</td><td>RF-DETR Nano</td><td>384×384</td></tr><tr><td>物体検出</td><td>RF-DETR Small</td><td>512×512</td></tr><tr><td>物体検出</td><td>RF-DETR Medium</td><td>576×576</td></tr><tr><td>物体検出</td><td>RF-DETR Large</td><td>704×704</td></tr><tr><td>物体検出</td><td>RF-DETR X Large</td><td>700x700</td></tr><tr><td>物体検出</td><td>RF-DETR 2X Large</td><td>880x880</td></tr><tr><td>物体検出</td><td>Roboflow 3.0 - Fast</td><td>640×640</td></tr><tr><td>物体検出</td><td>Roboflow 3.0 - Accurate</td><td>640×640</td></tr><tr><td>物体検出</td><td>Roboflow 3.0 - Medium</td><td>640×640</td></tr><tr><td>物体検出</td><td>Roboflow 3.0 - Large</td><td>640×640</td></tr><tr><td>物体検出</td><td>Roboflow 3.0 - Extra Large</td><td>640×640</td></tr><tr><td>物体検出</td><td>YOLOv26(n/s/m/l/x)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>物体検出</td><td>YOLOv12 (n/s/m/l/x)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>物体検出</td><td>YOLOv11 (n/s/m/l/x)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>物体検出</td><td>YOLOv10 (n/s/m/b/l/x)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>物体検出</td><td>YOLOv9 (s/m/c/e)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>物体検出</td><td>YOLOv8 (n/s/m/l/x)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>物体検出</td><td>YOLOv5 (n/s/m/l/x)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>物体検出</td><td>YOLOv7（レガシー）</td><td>640×640</td></tr><tr><td>物体検出</td><td>YOLO‑NAS Small</td><td>640×640</td></tr><tr><td>物体検出</td><td>YOLO‑NAS Medium</td><td>640×640</td></tr><tr><td>物体検出</td><td>Roboflow Instant</td><td>1008x1008</td></tr></tbody></table>

### インスタンスセグメンテーション

<table><thead><tr><th>モデルタイプ</th><th width="272.8203125">ファミリーとサイズ</th><th>デフォルトの学習解像度</th></tr></thead><tbody><tr><td>インスタンスセグメンテーション</td><td>RF-DETR Seg Nano</td><td>312x312</td></tr><tr><td>インスタンスセグメンテーション</td><td>RF-DETR Seg Small</td><td>384x384</td></tr><tr><td>インスタンスセグメンテーション</td><td>RF-DETR Seg Medium</td><td>432x432</td></tr><tr><td>インスタンスセグメンテーション</td><td>RF-DETR Seg Large</td><td>504x504</td></tr><tr><td>インスタンスセグメンテーション</td><td>RF-DETR Seg X Large</td><td>624x624</td></tr><tr><td>インスタンスセグメンテーション</td><td>RF-DETR Seg 2X Large</td><td>768x768</td></tr><tr><td>インスタンスセグメンテーション</td><td>Roboflow 3.0 - Fast (Seg)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>インスタンスセグメンテーション</td><td>Roboflow 3.0 - Accurate (Seg)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>インスタンスセグメンテーション</td><td>Roboflow 3.0 - Medium (Seg)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>インスタンスセグメンテーション</td><td>Roboflow 3.0 - Large (Seg)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>インスタンスセグメンテーション</td><td>Roboflow 3.0 - Extra Large (Seg)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>インスタンスセグメンテーション</td><td>YOLO-seg (v8/10/11/12)</td><td>640×640</td></tr><tr><td>インスタンスセグメンテーション</td><td>SAM3 (Segment Anything 3)</td><td>1008x1008</td></tr><tr><td>インスタンスセグメンテーション</td><td>セマンティックセグメンテーション (DeepLabV3+)</td><td>≥ 512×512</td></tr></tbody></table>

### セマンティックセグメンテーション

<table><thead><tr><th>モデルタイプ</th><th width="272.8203125">ファミリーとサイズ</th><th>デフォルトの学習解像度</th></tr></thead><tbody><tr><td>セマンティックセグメンテーション</td><td>YOLO26-SEM (n/s/m/l/x)</td><td>1024×1024</td></tr><tr><td>セマンティックセグメンテーション</td><td>DeepLabV3+</td><td>≥ 512×512</td></tr></tbody></table>

### 分類とポーズ

<table><thead><tr><th>モデルタイプ</th><th width="272.66796875">ファミリーとサイズ</th><th>デフォルトの学習解像度</th></tr></thead><tbody><tr><td>分類とポーズ</td><td>Resnet-18/34/50</td><td>224x224</td></tr><tr><td>分類とポーズ</td><td>YOLO-cls (v8/11)</td><td>224x224</td></tr><tr><td>分類とポーズ</td><td>Vision Transformer (ViT)</td><td>224x224</td></tr><tr><td>分類とポーズ</td><td>YOLO-pose (キーポイント)</td><td>640x640</td></tr><tr><td>キーポイント検出</td><td>RF-DETR Keypoint (Preview)</td><td>576x576</td></tr></tbody></table>

### マルチモーダル/VLM

<table><thead><tr><th>モデルタイプ</th><th width="272.96484375">ファミリーとサイズ</th><th>デフォルトの学習解像度</th></tr></thead><tbody><tr><td>マルチモーダル/VLM</td><td>PaliGemma 2 - 3 B</td><td>448x448</td></tr><tr><td>マルチモーダル/VLM</td><td>PaliGemma 2 - 10 B/28 B</td><td>448x448</td></tr><tr><td>マルチモーダル/VLM</td><td>Florence-2</td><td>448x448</td></tr><tr><td>マルチモーダル/VLM</td><td>QWEN 2.5 VL</td><td>448x448</td></tr><tr><td>マルチモーダル/VLM</td><td>SmolVLM2</td><td>384x384</td></tr></tbody></table>


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