¿Qué tipos de modelos conoce para tareas de detección (familia R-CNN, YOLO, SSD, DETR)?

Para tareas de detección de objetos en visión por computadora, existen varias arquitecturas populares:

• Familia R-CNN (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN): métodos de dos etapas, donde primero se generan regiones de interés (propuestas de región), y luego se clasifican y ajustan los límites de los objetos. Ofrecen alta precisión, pero son más lentos.

• YOLO (You Only Look Once): método de una sola etapa que divide la imagen en una cuadrícula y predice simultáneamente clases y coordenadas de objetos. Rápido y adecuado para tiempo real.

• SSD (Single Shot MultiBox Detector): también un detector de una sola etapa, que utiliza múltiples niveles de características para detectar objetos de diferentes tamaños. Equilibrio entre velocidad y precisión.

• DETR (Detection Transformer): enfoque moderno que utiliza transformadores para predecir directamente los objetos sin necesidad de generar regiones. Proporciona una arquitectura sencilla y buenos resultados.

Cada modelo tiene sus ventajas y se aplica según los requisitos de velocidad y precisión.