論文の概要: When Does Supervised Training Pay Off? The Hidden Economics of Object Detection in the Era of Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.11302v2
• Date: Mon, 20 Oct 2025 15:09:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:38.659918
• Title: When Does Supervised Training Pay Off? The Hidden Economics of Object Detection in the Era of Vision-Language Models
• Title（参考訳）: トレーニングの指導はいつ終わるか : 視覚・言語モデルにおける物体検出の隠れ経済
• Authors: Samer Al-Hamadani,
• Abstract要約: 監督されたYOLOの精度は91.2%、ジェミニでは68.5%、標準カテゴリーでは71.3%である。 Geminiは52.3%、GPT-4 55.1%を達成しているが、教師なしのクラスは検出できない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Object detection traditionally relies on costly manual annotation. We present the first comprehensive cost-effectiveness analysis comparing supervised YOLO and zero-shot vision-language models (Gemini Flash 2.5 and GPT-4). Evaluated on 5,000 stratified COCO images and 500 diverse product images, combined with Total Cost of Ownership modeling, we derive break-even thresholds for architecture selection. Results show supervised YOLO attains 91.2% accuracy versus 68.5% for Gemini and 71.3% for GPT-4 on standard categories; the annotation expense for a 100-category system is $10,800, and the accuracy advantage only pays off beyond 55 million inferences (151,000 images/day for one year). On diverse product categories Gemini achieves 52.3% and GPT-4 55.1%, while supervised YOLO cannot detect untrained classes. Cost-per-correct-detection favors Gemini ($0.00050) and GPT-4 ($0.00067) over YOLO ($0.143) at 100,000 inferences. We provide decision frameworks showing that optimal architecture choice depends on inference volume, category stability, budget, and accuracy requirements.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト検出は伝統的にコストのかかる手作業によるアノテーションに依存します。 本稿では,教師付きYOLOとゼロショットビジョン言語モデル(Gemini Flash 2.5 と GPT-4)を比較検討する。 5000の階層化されたCOCOイメージと500の多様な製品イメージと、総所有コストのモデリングを組み合わせることで、アーキテクチャ選択のブレークフェアしきい値が導出されます。 その結果、管理されたYOLOの精度は、Geminiでは91.2%、GPT-4では68.5%、GPT-4では71.3%、100カテゴリのアノテーションのコストは10,800ドル、精度の優位性は5500万の推論(1年あたり151,000枚)を超えている。 Geminiは52.3%、GPT-4 55.1%を達成しているが、教師なしのクラスは検出できない。 コスト・パー・コレクト検出は10万の推論でYOLO(0.143ドル)よりもGemini(0.00050ドル)とGPT-4(0.00067ドル)を好んでいる。 最適なアーキテクチャの選択は、推論ボリューム、カテゴリの安定性、予算、精度の要求に依存します。

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