Какие существуют современные методы поиска и распознавания объектов в реальном времени?

Некоторые современные методы поиска и распознавания объектов в реальном времени:

• You Only Look Once (YOLO). trainingdata.ru Алгоритм распознаёт объекты, проходя изображение через свёрточную сеть только один раз. trainingdata.ru Изображение делится на ячейки, и для каждой из них определяется класс объекта. trainingdata.ru
• Single Shot MultiBox Detector (SSD). trainingdata.ru Аналогично YOLO, распознаёт объекты за один прогон и эффективно работает в реальном времени. trainingdata.ru Лучше обрабатывает объекты разного размера. trainingdata.ru
• Faster R-CNN. www.geeksforgeeks.org Алгоритм использует региональную сеть предложений для создания ограничивающих рамок объектов. www.geeksforgeeks.org Отличается высокой точностью при использовании региональных предложений и классификации объектов. www.geeksforgeeks.org
• EfficientDet. www.geeksforgeeks.org Обеспечивает баланс точности и эффективности при обнаружении объектов в реальном времени. www.geeksforgeeks.org Использует метод многомасштабного объединения объектов для захвата и объединения объектов в нескольких масштабах. www.geeksforgeeks.org
• RetinaNet. www.geeksforgeeks.org Модель обнаружения объектов, в которой используется пирамидальная сеть и функция потери фокусного расстояния. www.geeksforgeeks.org Обнаруживает как мелкие, так и крупные объекты на одном изображении, что повышает точность модели. www.geeksforgeeks.org
• Cascade R-CNN. www.geeksforgeeks.org Алгоритм обнаружения объектов в реальном времени, который повышает точность обнаружения объектов с помощью каскадной архитектуры. www.geeksforgeeks.org Работает в три этапа, чтобы уменьшить количество ложноположительных и ложноотрицательных результатов. www.geeksforgeeks.org

Для распознавания объектов также используются библиотеки и платформы, например OpenCV, Vuforia, ARKit (iOS) и ARCore (Android), TensorFlow и PyTorch. likevr.ru