Какой глубинный обучающий модель лучше всего подходит как для сегментации объектов, так и для обнаружения объектов?

Вопрос или проблема

Я пытаюсь найти наиболее эффективную и надежную модель детекции объектов и сегментации. Я узнал о Mask R-CNN, Yolov5, Yolact, Yolov7. Так как Yolov7 новый, я где-то прочитал, что он превосходит все детекторы объектов. Это правда? Если да, уточните, как именно, и дайте мне ваше предложение, есть ли детектор, аналогичный mrcnn или yolov7, который перекрывает оба. Я хочу, чтобы модель корректно накладывала маску на объект и правильно его идентифицировала.

Насколько я понимаю, Mask R-CNN – это самая старая модель из перечисленных выше.

Она относится к семейству R-CNN, эти модели являются двухступенчатыми. Проще говоря, сначала они делают предложение о регионе, а затем классифицируют их.

Семейство Yolo моложе, модели из этой семьи являются одноступенчатыми сетями, они разбивают изображение на сетку и возвращают вероятность классификации.

Кроме того, совместимость Mask R-CNN, например, с TensorFlow 2.0 вызывает проблемы. Как вы упомянули, модели Yolo быстрее. Учитывая вышеперечисленные аргументы, я выбрал бы одну из модели семейства Yolo, например, Yolo v7.

Ответ или решение

При выборе модели глубокого обучения для задач обнаружения объектов и сегментации экземпляров, важно учитывать как точность, так и производительность. В вашем случае, вы рассмотрели несколько популярных моделей: Mask R-CNN, YOLOv5, YOLACT и YOLOv7. Давайте более подробно разберем каждую из них.

### Mask R-CNN

Mask R-CNN — это модель, основанная на архитектуре R-CNN, которая использует две стадии для решения задачи обнаружения объектов. В первой стадии модель генерирует предложения по регионам, а во второй классифицирует их и создает маски для объектов. Маски позволяют точнее выделять объекты на изображении. Однако стоит отметить, что Mask R-CNN может испытывать некоторые трудности с производительностью, особенно на старых версиях библиотек, таких как TensorFlow, что может негативно сказываться на практическом применении в реальных условиях.

### YOLO-модели

Семейство моделей YOLO (You Only Look Once) представляет собой одностадийные нейронные сети. Они разбивают изображение на сетку и предсказывают вероятности классов для каждой ячейки сетки, что позволяет достигать высокой скорости обработки изображений. В частности, YOLOv5 и YOLOv7 значительно улучшили точность и производительность по сравнению с предыдущими версиями.

#### YOLOv5

YOLOv5 предлагает хорошую компромиссию между скоростью и точностью. Его архитектура позволяет эффективно работать в реальном времени, что делает его отличным выбором для приложений, требующих быстрой реакции. Но модель может не обеспечивать такую же точность в задачах сегментации экземпляров, как Mask R-CNN.

#### YOLOv7

YOLOv7 является сравнительно новой моделью, которая, как утверждается, превосходит предыдущие версии YOLO и даже Mask R-CNN по различным метрикам производительности и точности. Она использует улучшенные архитектурные подходы для более эффективного обнаружения и сегментации объектов. Исследования показывают, что в YOLOv7 интегрированы возможности, которые позволяют более точно позиционировать маски для объектов, что делает её достойным конкурентом для Mask R-CNN в задачах сегментации экземпляров.

### YOLACT

YOLACT — это модель, специально разработанная для быстрой сегментации объектов. Она одновременно выполняет обнаружение и создание масок, что делает её эффективным решением для задач сегментации. Однако, YOLACT может уступать YOLov7 в сложных сценариях и требует более тщательной настройки для достижения наилучших результатов.

### Рекомендация

При выборе между этими моделями, если ваш акцент на необходимости выполнения и обнаружения объектов с высокой точностью сегментации, YOLOv7 может оказаться наиболее подходящим выбором. Это объясняется высокой производительностью, поддержкой современных фреймворков и ее возможностями в задачах детектирования объектов и сегментации экземпляров. Кроме того, вы можете рассмотреть использование YOLOv7 вместе с дополнительными техниками постобработки для улучшения качества масок.

### Заключение

Таким образом, если вам нужен быстрый и высокоточный инструмент для задач обнаружения объектов и сегментации, YOLOv7 будет предпочтительнее благодаря своей современности и продвинутым характеристикам. Mask R-CNN все еще остается сильным кандидатом в контексте сегментации, но производительность YOLOмоделей, особенно YOLOv7, выделяет её на фоне других. Обязательно протестируйте обе модели на ваших данных, так как различные задачи могут требовать разных подходов.