Какие типы моделей знаете для задач детекции (R-CNN family, YOLO, SSD, DETR)?

Для задач детекции объектов в компьютерном зрении существуют несколько популярных архитектур:

• R-CNN family (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN): двухэтапные методы, где сначала генерируются регионы интереса (region proposals), а затем классифицируются и уточняются границы объектов. Обеспечивают высокую точность, но медленнее.
• YOLO (You Only Look Once): одноэтапный метод, который делит изображение на сетку и одновременно предсказывает классы и координаты объектов. Быстрый и подходит для реального времени.
• SSD (Single Shot MultiBox Detector): также одноэтапный детектор, использующий несколько уровней признаков для обнаружения объектов разных размеров. Баланс между скоростью и точностью.
• DETR (Detection Transformer): современный подход, использующий трансформеры для прямого предсказания объектов без необходимости генерации регионов. Обеспечивает простую архитектуру и хорошие результаты.

Каждая модель имеет свои преимущества и применяется в зависимости от требований к скорости и точности.