Детектирование объектов (object detection) — это задача компьютерного зрения, которая заключается в обнаружении и классификации объектов на изображении или видео. Данная задача является одной из важнейших в области компьютерного зрения и находит свое применение в множестве приложений, таких как автоматическое распознавание номеров автомобилей, навигация автономных автомобилей, контроль качества продукции на производстве и многое другое.
Существует несколько подходов к решению задачи детектирования объектов, но наиболее популярными являются методы, основанные на использовании сверточных нейронных сетей.
Одним из наиболее известных алгоритмов детектирования объектов является R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network). R-CNN использует методы сегментации изображения, чтобы найти области, которые, вероятнее всего, содержат объекты, а затем выполняет классификацию каждой из этих областей с использованием сверточной нейронной сети.
Более новые алгоритмы, такие как YOLO (You Only Look Once) и SSD (Single Shot Detection), объединяют процесс поиска областей и классификации объектов в одной модели. Это ускоряет процесс детектирования и делает его более эффективным.
Для проектирования собственной архитектуры для детектирования объектов необходимо учитывать особенности конкретной задачи, включая количество классов объектов, сложность сцены и требуемую скорость работы. Одним из подходов к проектированию архитектуры может быть использование предобученных моделей и их дальнейшее дообучение на новых данных. Это позволяет значительно сократить время и ресурсы, затрачиваемые на разработку и обучение новой модели.
