Jakie typy modeli znasz do zadań detekcji (rodzina R-CNN, YOLO, SSD, DETR)?

Do zadań wykrywania obiektów w wizji komputerowej istnieje kilka popularnych architektur:

• Rodzina R-CNN (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN): metody dwuetapowe, w których najpierw generowane są regiony zainteresowania (propozycje regionów), a następnie klasyfikowane i korygowane granice obiektów. Zapewniają wysoką dokładność, ale są wolniejsze.

• YOLO (You Only Look Once): metoda jednokrokowa, która dzieli obraz na siatkę i jednocześnie przewiduje klasy i współrzędne obiektów. Szybka i nadaje się do czasu rzeczywistego.

• SSD (Single Shot MultiBox Detector): również detektor jednokrokowy, korzystający z wielu poziomów cech do wykrywania obiektów różnych rozmiarów. Równowaga między szybkością a dokładnością.

• DETR (Detection Transformer): nowoczesne podejście, wykorzystujące transformatory do bezpośredniego przewidywania obiektów bez konieczności generowania regionów. Zapewnia prostą architekturę i dobre wyniki.

Każdy model ma swoje zalety i jest stosowany w zależności od wymagań dotyczących szybkości i dokładności.