YOLO GPU計算機
Ultralytics公式モデルデータを基に、YOLO世代・モデルサイズ・GPU・画像サイズ・バッチサイズから学習と推論の適合性を推定します。
現在の計算は物体検出モデルを対象としています。
処理内容
世代の特徴
UltralyticsのYOLO26世代の特徴とメモリ傾向を反映した説明です。
公式モデル情報
yolo26s.pt
パラメータ
9.5M
FLOPs @ 640
20.7B
Auto(-1)はGPUをプロファイルし、CUDAメモリ約60%を目標にバッチサイズを自動調整します。
実GPUテスターで学習時間を推定するために使用します。
分析結果
学習
適合
このモデル、画像サイズ、バッチ設定はVRAMに比較的余裕があると推定されます。
Ultralytics AutoBatch
batch=-1
実際のAutoBatchはGPU上でモデルをプロファイルします。表示値はこの計算機による推定です。
おすすめ
- • 現在の設定を維持
- • AutoBatch (batch=-1) を使う
実GPUで検証
選択したGPU、YOLOモデル、画像サイズ、データセット、EpochsをブラウザGPUテスターで測定します。
インストール不要で、このPCのWebGPU上で実行します。サーバーGPUは使用しません。
推奨コマンド
yolo detect train model=yolo26s.pt data=data.yaml epochs=100 imgsz=640 batch=-1 device=0
選択したYOLO世代の公式重みファイル名と現在のバッチ設定でコマンドを生成します。
重要: VRAMは公式GPUベンチマークではなく推定値です
公式Params/FLOPsを基にモデル状態とアクティベーションのメモリを推定します。実際の使用量はデータセットや設定で変わります。
公式データの範囲
モデル名、重みファイル名、Params、FLOPs、対応世代はUltralytics公式資料に基づきます。
Note: YOLO13–YOLO25 are not currently listed as natively supported Ultralytics model families, so they are intentionally excluded.
使い方
- 「YOLO GPU計算」で確認するデータや条件を入力します。
- 必要な方式や設定を選んで実行します。
- 結果を確認し、必要な値をコピーします。