Milliseid mudelite tüüpe teate detekteerimisülesannete jaoks (R-CNN perekond, YOLO, SSD, DETR)?

Arvutivisioni ülesannete objektide tuvastamiseks on olemas mitu populaarset arhitektuuri:

• R-CNN perekond (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN): kahefaktorilised meetodid, kus esmalt genereeritakse huvipakkuvad piirkonnad (region proposals), seejärel klassifitseeritakse ja täpsustatakse objektide piire. Pakuvad kõrget täpsust, kuid on aeglasemad.

• YOLO (You Only Look Once): ühefaasiline meetod, mis jagab pildi võrgustikuks ja ennustab samaaegselt objektide klasse ja koordinaate. Kiire ja sobib reaalajas kasutamiseks.

• SSD (Single Shot MultiBox Detector): samuti ühefaasiline detektor, mis kasutab mitmeid omadustasemeid erinevate suurustega objektide tuvastamiseks. Tasakaal kiiruse ja täpsuse vahel.

• DETR (Detection Transformer): kaasaegne lähenemine, mis kasutab transformaatoreid otse objektide ennustamiseks ilma piirkondade genereerimiseta. Pakub lihtsat arhitektuuri ja häid tulemusi.

Igal mudelil on oma eelised ning neid rakendatakse vastavalt kiiruse ja täpsuse nõuetele.