Qaysi turdagi modellarga detektsiya vazifalarida (R-CNN oilasi, YOLO, SSD, DETR) duch kelasiz?

Компьютерлик кўришда объектларни аниқлаш вазифалари учун бир қанча машҳур архитектуралар мавжуд:

• R-CNN оиласи (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN): икки босқичли усуллар, илк навбатда қизиқарли ҳудудлар (region proposals) яратилади, кейин эса улар таснифланади ва объектлар чегаралари аниқланади. Юқори аниқлик беради, аммо секинроқ.

• YOLO (You Only Look Once): бир босқичли усул, у расмни тўғрилаш ва объектлар синфларини ҳамда координатларини бир вақтда тахмин қилади. Жадал ва реал вақтда қўлланилади.

• SSD (Single Shot MultiBox Detector): ҳам бир босқичли детектор, турли ўлчамдаги объектларни аниқлаш учун бир нечта хусусиятлар даражасидан фойдаланади. Тезлик ва аниқлик ўртасида мувозанат.

• DETR (Detection Transformer): замонавий ёндашув, трансформерлардан фойдаланиб, ҳудудлар яратишга эҳтиёжсиз, объектларни тўғридан-тўғри тахмин қилади. Оддий архитектура ва яхши натижалар беради.

Ҳар бир моделнинг ўз афзалликлари бор ва тезлик ҳамда аниқлик талабларига қараб қўлланилади.