Какви типове модели знаете за задачи за детекция (семейство R-CNN, YOLO, SSD, DETR)?

За задачите за откриване на обекти в компютърното зрение съществуват няколко популярни архитектури:

• Родина R-CNN (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN): двуслойни методи, при които първо се генерират региони на интерес (region proposals), а след това се класифицират и коригират границите на обектите. Предлагат висока точност, но са по-бавни.

• YOLO (You Only Look Once): едноетапен метод, който разделя изображението на мрежа и едновременно предсказва класове и координати на обектите. Бърз и подходящ за реално време.

• SSD (Single Shot MultiBox Detector): също едноетапен детектор, който използва няколко нива на характеристики за откриване на обекти с различни размери. Баланс между скорост и точност.

• DETR (Detection Transformer): модерен подход, който използва трансформатори за директно предсказване на обектите без необходимост от генериране на региони. Осигурява проста архитектура и добри резултати.

Всеки модел има своите предимства и се прилага в зависимост от изискванията за скорост и точност.