Dans quels cas faut-il utiliser un détecteur à deux étapes en production?

Un détecteur à deux étapes en apprentissage automatique est généralement utilisé dans les tâches de détection d'objets, où une haute précision et fiabilité sont requises. En production, il est conseillé de l'utiliser dans les cas suivants :

• Une détection de haute précision est requise : des modèles à deux étapes, comme Faster R-CNN, génèrent d'abord des propositions de régions, puis les classifient, ce qui améliore la qualité de la détection.
• Restrictions sur les faux positifs : si il est important de minimiser les faux positifs, l'approche à deux étapes aide à mieux filtrer les objets.
• Ressources computationnelles suffisantes : les détecteurs à deux étapes sont généralement plus gourmands en ressources, donc ils sont utilisés lorsque l'infrastructure le permet.
• Scènes complexes avec plusieurs objets : lorsque les objets se chevauchent ou ont des formes complexes, les modèles à deux étapes donnent de meilleurs résultats.

En production, ils sont souvent combinés avec des optimisations (par exemple, quantification, pruning) et utilisent des frameworks supportant l'exportation de modèles pour une inférence efficace.