DarkNet-19는 다양한 사이즈와 형태의 객체들을 빠르게 인식하는 능력이 있습니다. 이 아키텍처는 실시간 영상 처리에서부터 고해상도의 이미지 데이터 세트까지 다양한 환경에서 효과적으로 사용될 수 있습니다. YOLO 제작자들은 DarkNet-19를 훈련시킬 때 여러 가지 데이터 증강(augmentation) 기법을 사용했습니다. 회전, 확대/축소, 색상 조정 등의 기법을 사용하여 모델의 불변성을 증가시켰습니다. DarkNet-19는 고속 GPU에서의 연산 최적화를 위해 여러 가지 튜닝 기법을 포함하고 있습니다. 이로 인해 실시간 객체 검출이 가능하게 됩니다.

또한 DarkNet-19는 그 구조와 성능 면에서 다른 유명한 아키텍처들과 비교됩니다. 예를 들어 VGG나 레스넷은 더 깊은 네트워크를 가지지만, DarkNet-19는 그보다 훨씬 적은 계산량과 메모리를 사용하면서도 비슷한 성능을 보입니다.