Quels types de modèles connaissez-vous pour les tâches de détection (famille R-CNN, YOLO, SSD, DETR) ?

Pour les tâches de détection d'objets en vision par ordinateur, il existe plusieurs architectures populaires:

• Famille R-CNN (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN): méthodes en deux étapes, où d'abord des régions d'intérêt (propositions de régions) sont générées, puis classées et ajustées. Offrent une grande précision, mais sont plus lentes.

• YOLO (You Only Look Once): méthode en une étape qui divise l'image en une grille et prédit simultanément les classes et les coordonnées des objets. Rapide et adapté à la vidéo en temps réel.

• SSD (Single Shot MultiBox Detector): également un détecteur en une étape, utilisant plusieurs niveaux de caractéristiques pour détecter des objets de différentes tailles. Équilibre entre vitesse et précision.

• DETR (Detection Transformer): approche moderne utilisant des transformateurs pour prédire directement les objets sans générer de régions. Offre une architecture simple et de bons résultats.

Chaque modèle a ses avantages et est utilisé en fonction des exigences de vitesse et de précision.