Welke typen modellen kent u voor detectietaken (familie R-CNN, YOLO, SSD, DETR)?

Voor objectdetectietaken in computervisie zijn er verschillende populaire architecturen:

• R-CNN familie (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN): tweefasige methoden, waarbij eerst regio-voorstellen worden gegenereerd en vervolgens objecten worden geclassificeerd en grenzen worden aangepast. Bieden hoge nauwkeurigheid, maar zijn langzamer.

• YOLO (You Only Look Once): eenfasige methode die de afbeelding in een raster verdeelt en gelijktijdig klassen en coördinaten van objecten voorspelt. Snel en geschikt voor realtime.

• SSD (Single Shot MultiBox Detector): ook een eenfasige detector, die meerdere kenmerken niveaus gebruikt om objecten van verschillende groottes te detecteren. Balans tussen snelheid en nauwkeurigheid.

• DETR (Detection Transformer): moderne aanpak die transformers gebruikt om objecten rechtstreeks te voorspellen zonder regio-generatie. Biedt een eenvoudige architectuur en goede resultaten.

Elk model heeft zijn voordelen en wordt toegepast afhankelijk van de snelheid- en nauwkeurigheidseisen.