Quali tipi di modelli conosci per i compiti di rilevamento (famiglia R-CNN, YOLO, SSD, DETR)?

Per compiti di rilevamento oggetti in visione artificiale, esistono diverse architetture popolari:

• Famiglia R-CNN (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN): metodi a due fasi, in cui prima vengono generate le regioni di interesse (proposte di regione), e poi vengono classificate e perfezionate le frontiere degli oggetti. Offrono alta precisione, ma sono più lente.

• YOLO (You Only Look Once): metodo a singola fase che divide l'immagine in una griglia e predice contemporaneamente classi e coordinate degli oggetti. Veloce e adatto per il tempo reale.

• SSD (Single Shot MultiBox Detector): anche un rilevatore a singola fase, che utilizza più livelli di caratteristiche per rilevare oggetti di diverse dimensioni. Equilibrio tra velocità e precisione.

• DETR (Detection Transformer): approccio moderno che utilizza trasformatori per predire direttamente gli oggetti senza la necessità di generare regioni. Fornisce un'architettura semplice e buoni risultati.

Ogni modello ha i suoi vantaggi ed è applicato in base ai requisiti di velocità e precisione.