对象检测模型分为两大类: 两阶段模型和一阶段模型。两阶段模型,如Faster r-cnn,首先生成区域建议,然后将这些建议分类为对象。这种方法因其高精度而闻名,但由于额外的处理步骤而可能更慢。更快的r-cnn是需要精确对象定位的任务的常见选择。另一个两阶段模型,r-fcn (基于区域的完全卷积网络),通过使区域提议过程更有效,提供了更好的速度。一阶段模型,如YOLO (你只看一次) 和SSD (单发多盒检测器),被设计成通过直接从整个图像中预测边界框和类标签来更快。YOLO以其速度而闻名,使其成为视频监控或自动驾驶等实时应用的理想选择。像YOLO一样,SSD是为实时处理而设计的,但以稍微降低速度为代价提供了更好的精度。其他最近的单阶段模型,如EfficientDet,旨在平衡速度和准确性,在资源受限的设备上实现高性能。还有基于变压器的模型,如DETR (检测变压器),其将对象检测视为直接集合预测问题。虽然这些模型相对较新,但它们在提高准确性和鲁棒性方面显示出了希望,尤其是在具有多个对象的复杂场景中。
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