Ce tipuri de modele cunoaște pentru sarcinile de detecție (familia R-CNN, YOLO, SSD, DETR)?

Pentru sarcinile de detectare a obiectelor în viziunea computerizată, există mai multe arhitecturi populare:

• Familia R-CNN (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN): metode în două etape, unde mai întâi se generează regiuni de interes (propuneri de regiuni), apoi se clasifică și se ajustează limitele obiectelor. Oferă o precizie ridicată, dar sunt mai lente.

• YOLO (You Only Look Once): metodă în o singură etapă, care împarte imaginea într-o grilă și prezice simultan clasele și coordonatele obiectelor. Rapid și potrivit pentru timp real.

• SSD (Single Shot MultiBox Detector): de asemenea, un detector în o singură etapă, care utilizează mai multe niveluri de caracteristici pentru detectarea obiectelor de diferite dimensiuni. Echilibru între viteză și precizie.

• DETR (Detection Transformer): abordare modernă, care utilizează transformatoare pentru a prezice direct obiectele fără a fi nevoie de generarea de regiuni. Asigură o arhitectură simplă și rezultate bune.

Fiecare model are avantajele sale și este aplicat în funcție de cerințele de viteză și precizie.