Ultralytics Benchmark

103

Airbus Oil Storage Detection

ultralytics

PublicDetect

SPOT satellite images of oil storage tank farms worldwide at about 1.2 m resolution, released by Airbus. Source: Jeff Faudi, Airbus, "Airbus Oil Storage Detection" dataset, Kaggle 2021; kaggle.com/datasets/airbusgeo/airbus-oil-storage-detection-dataset.

1 class143.5 MBOct 23, 2026

oil storage tank

COCO không đại diện cho nhiều tác vụ thị giác máy tính trong thực tế. Ultralytics Benchmark là một tập dữ liệu benchmark dùng để đo lường khả năng tổng quát hóa của model trên 37 tập dữ liệu phát hiện đối tượng được tuyển chọn, có nhãn hộp giới hạn chất lượng cao. Các lĩnh vực bao gồm phân tích ảnh y tế, viễn thám, giao thông, tài liệu, giao diện người dùng, bán lẻ, thị giác máy, nông nghiệp, thể thao, động vật hoang dã, ảnh dưới nước và phát hiện rác thải. Các loại cảm biến bao gồm RGB, mắt cá, hồng ngoại nhiệt, X-quang, MRI, siêu âm, hiển vi và radar khẩu độ tổng hợp (SAR).

Các dataset được tuyển chọn được lưu trữ trên Ultralytics Platform. Bảng xếp hạng VLM xếp hạng các model ngôn ngữ-thị giác và bộ phát hiện từ vựng mở trên ảnh thuộc 36 dataset này dựa trên độ chính xác, chi phí và tốc độ.

Các tập dữ liệu ứng viên được kiểm tra để tìm ảnh trùng lặp hoàn toàn hoặc gần giống nhau giữa các phân vùng train và validation. Các cặp bị gắn cờ được rà soát, các trường hợp rò rỉ giữa các phân vùng đã xác nhận được loại bỏ hoặc thay thế tập dữ liệu bị ảnh hưởng.

Datasets#

Đánh giá#

• Lấy mẫu tối đa 1.000 ảnh từ mỗi tập train, giữ nguyên toàn bộ tập validation và loại trừ tập test bằng fraction=[1000, 1.0, 0.0].
• Fine-tune độc lập cùng một checkpoint pretrained trên từng dataset trong 100 epoch với patience 100, seed 0, batch 16 và bốn worker. Ảnh có kích thước 640 pixel. Seed 0 không đảm bảo tính xác định hoàn toàn, vì vậy YOLO27m và YOLO27l báo cáo giá trị trung bình của 3 lần chạy như vậy.
• Bật remapping lớp, channels-last và đầu ra JSON cho dự đoán, đồng thời tắt biểu đồ.
• Đánh giá checkpoint tốt nhất của từng dataset và sử dụng lại max_det đã lưu, vốn tính đến số lượng đối tượng lớn nhất của dataset đó.
• Áp dụng các vùng bị bỏ qua như trong bộ công cụ VisDrone DET: loại bỏ các dự đoán và nhãn mà vùng bị bỏ qua che phủ ít nhất một nửa. Đây là 1.378 vùng bị bỏ qua chính thức của VisDrone và 7 hộp ignored region của HIT-UAV; sau đó loại bỏ lớp HIT-UAV.
• Để tính mAP_50-95 theo kích thước, nhân diện tích box ground truth và box dự đoán với (640 / max(image_width, image_height)) ** 2 trước khi áp dụng các ngưỡng COCO Small, Medium và Large.
• Gán trọng số bằng nhau cho mọi dataset. Mỗi metric theo kích thước chỉ tính các dataset có ít nhất 10 đối tượng thuộc ngưỡng đó.

mAP macro là sum(dataset validation mAP50-95) / 37. Các metric được tính từ dự đoán đã lưu của từng dataset.

Kết quả benchmark#

Các chỉ số là trung bình macro trên 37 tập con đánh giá, được báo cáo dưới dạng phần trăm. YOLO27 là bản xem trước chưa phát hành; trọng số của model hiện chưa có.

Đánh giá benchmark#

Sử dụng nhánh main của Ultralytics và đặt ULTRALYTICS_API_KEY để truy cập dataset:

from ultralytics import YOLO

datasets = [
    "ul://ultralytics/datasets/airbus-oil-storage-detection",
    "ul://ultralytics/datasets/annopage-doc-elements",
    "ul://ultralytics/datasets/basketball-hoop-detection",
    "ul://ultralytics/datasets/ceymo",
    "ul://ultralytics/datasets/cheng-brain-tumor-mri",
    "ul://ultralytics/datasets/ddr-lesion",
    "ul://ultralytics/datasets/deeppcb",
    "ul://ultralytics/datasets/dentex",
    "ul://ultralytics/datasets/dspcbsd-pcb-surface-defect",
    "ul://ultralytics/datasets/egohands-egocentric",
    "ul://ultralytics/datasets/ena24",
    "ul://ultralytics/datasets/fisheye8k-traffic",
    "ul://ultralytics/datasets/floorplancad-2",
    "ul://ultralytics/datasets/grazpedwri-dx",
    "ul://ultralytics/datasets/groundcua-ui-yolo",
    "ul://ultralytics/datasets/global-wheat-head-detection-2021",
    "ul://ultralytics/datasets/hit-uav",
    "ul://ultralytics/datasets/iedxray",
    "ul://ultralytics/datasets/kvasir-seg-polyp",
    "ul://ultralytics/datasets/llvip",
    "ul://ultralytics/datasets/moda-multispectral-obb",
    "ul://ultralytics/datasets/plantdoc",
    "ul://ultralytics/datasets/racketvision-tennis-ball-yolo",
    "ul://ultralytics/datasets/rdd2022",
    "ul://ultralytics/datasets/rpc-retail-checkout",
    "ul://ultralytics/datasets/ruod-underwater",
    "ul://ultralytics/datasets/safe-human-17",
    "ul://ultralytics/datasets/seadronessee-2",
    "ul://ultralytics/datasets/sku110k-2",
    "ul://ultralytics/datasets/soccerdb",
    "ul://ultralytics/datasets/ssdd-sar-ship",
    "ul://ultralytics/datasets/taco-detect",
    "ul://ultralytics/datasets/tbx11k-tb-only",
    "ul://ultralytics/datasets/tn5000-thyroid-us",
    "ul://ultralytics/datasets/txl-pbc-blood-cells",
    "ul://ultralytics/datasets/uec-school-lunch-food-2",
    "ul://ultralytics/datasets/visdrone",
]

results = YOLO("yolo26n.pt").train(
    data=datasets,
    epochs=100,
    patience=100,
    imgsz=640,
    batch=16,
    fraction=[1000, 1.0, 0.0],
    seed=0,
    workers=4,
    cls_remap=True,
    channels_last=True,
    save_json=True,
    plots=False,
)
# Nhánh main báo cáo các ngưỡng kích thước theo diện tích gốc. Benchmark này tính lại tỷ lệ diện tích GT và dự đoán riêng
# nhân với (640 / max(image_width, image_height)) ** 2 trước khi tính AP theo kích thước, và áp dụng các vùng bị bỏ qua của VisDrone và
# HIT-UAV. Đoạn mã này không làm điều nào trong số đó.

Trích dẫn#

Nếu sử dụng Ultralytics Benchmark trong công việc, vui lòng trích dẫn bài báo Ultralytics YOLO26:

@misc{jocher2026ultralyticsyolo26unifiedrealtime,
  title = {Ultralytics YOLO26: Unified Real-Time End-to-End Vision Models},
  author = {Glenn Jocher and Jing Qiu and Mengyu Liu and Shuai Lyu and Fatih Cagatay Akyon and Muhammet Esat Kalfaoglu},
  year = {2026},
  eprint = {2606.03748},
  archivePrefix = {arXiv},
  primaryClass = {cs.CV},
  doi = {10.48550/arXiv.2606.03748},
  url = {https://arxiv.org/abs/2606.03748},
}