論文の概要: VajraV1 -- The most accurate Real Time Object Detector of the YOLO family

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.13834v1
• Date: Mon, 15 Dec 2025 19:16:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-17 16:49:26.462038
• Title: VajraV1 -- The most accurate Real Time Object Detector of the YOLO family
• Title（参考訳）: VajraV1 - YOLOファミリーの最も正確なリアルタイムオブジェクト検出器
• Authors: Naman Balbir Singh Makkar,
• Abstract要約: この技術報告では、既存のYOLOベースの検出器に対するアーキテクチャ強化を導入するVajraV1モデルアーキテクチャについて紹介する。 VajraV1は、従来のYOLOモデルからの効果的な設計選択を組み合わせることで、最先端の精度を実現する。 COCO検証セットでは、VajraV1-Nanoが44.3% mAPを獲得し、YOLOv12-Nを3.7%、YOLOv13-Nを2.7%上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent years have seen significant advances in real-time object detection, with the release of YOLOv10, YOLO11, YOLOv12, and YOLOv13 between 2024 and 2025. This technical report presents the VajraV1 model architecture, which introduces architectural enhancements over existing YOLO-based detectors. VajraV1 combines effective design choices from prior YOLO models to achieve state-of-the-art accuracy among real-time object detectors while maintaining competitive inference speed. On the COCO validation set, VajraV1-Nano achieves 44.3% mAP, outperforming YOLOv12-N by 3.7% and YOLOv13-N by 2.7% at latency competitive with YOLOv12-N and YOLOv11-N. VajraV1-Small achieves 50.4% mAP, exceeding YOLOv12-S and YOLOv13-S by 2.4%. VajraV1-Medium achieves 52.7% mAP, outperforming YOLOv12-M by 0.2%. VajraV1-Large achieves 53.7% mAP, surpassing YOLOv13-L by 0.3%. VajraV1-Xlarge achieves 56.2% mAP, outperforming all existing real-time object detectors.
• Abstract（参考訳）: 近年では、2024年から2025年の間にYOLOv10、YOLO11、YOLOv12、YOLOv13がリリースされ、リアルタイム物体検出が大幅に進歩している。 この技術報告では、既存のYOLOベースの検出器に対するアーキテクチャ強化を導入するVajraV1モデルアーキテクチャについて紹介する。 VajraV1は、従来のYOLOモデルからの効果的な設計選択を組み合わせることで、競合する推論速度を維持しながら、リアルタイムオブジェクト検出器の最先端の精度を実現する。 COCO検証セットでは、VajraV1-Nanoが44.3% mAPを獲得し、YOLOv12-Nを3.7%、YOLOv13-Nを2.7%上回った。 VajraV1-Smallは50.4%のmAPを達成し、YOLOv12-SとYOLOv13-Sを2.4%上回る。 VajraV1-Mediumは52.7%のmAPを達成し、YOLOv12-Mを0.2%上回る。 VajraV1-Large は 53.7% mAP に達し、YOLOv13-L を 0.3% 上回っている。 VajraV1-Xlargeは56.2%のmAPを達成し、既存の全てのリアルタイム物体検出器より優れている。

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