Que tipos de modelos conhece para tarefas de deteção (família R-CNN, YOLO, SSD, DETR)?

Para tarefas de deteção de objetos em visão computacional, existem várias arquiteturas populares:

• Família R-CNN (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN): métodos de duas etapas, onde primeiro são geradas regiões de interesse (propostas de região), e depois são classificadas e ajustadas as fronteiras dos objetos. Oferecem alta precisão, mas são mais lentos.

• YOLO (You Only Look Once): método de uma só etapa que divide a imagem numa grade e prevê simultaneamente as classes e as coordenadas dos objetos. Rápido e adequado para tempo real.

• SSD (Single Shot MultiBox Detector): também um detector de uma só etapa, usando múltiplos níveis de características para detectar objetos de diferentes tamanhos. Equilíbrio entre velocidade e precisão.

• DETR (Detection Transformer): abordagem moderna que usa transformadores para prever diretamente os objetos sem necessidade de gerar regiões. Proporciona uma arquitetura simples e bons resultados.

Cada modelo tem suas vantagens e é aplicado dependendo dos requisitos de velocidade e precisão.