Detektor 2 giai đoạn là gì

Detektor 2 giai đoạn là một phương pháp phát hiện đối tượng được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực thị giác máy tính. Nó áp dụng cách tiếp cận hai giai đoạn, trong đó giai đoạn đầu tiên tạo ra các vùng ứng viên và giai đoạn thứ hai phân loại và hồi quy các vùng này.

Một trong những ví dụ nổi bật nhất của detektor 2 giai đoạn là Faster R-CNN, được sử dụng trong nhiều ứng dụng như lái xe tự động, giám sát và nhận diện khuôn mặt. Quy trình làm việc bao gồm một Mạng Đề xuất Vùng (RPN) tạo ra các hộp giới hạn tiềm năng trong giai đoạn đầu tiên và phân loại những hộp này trong giai đoạn thứ hai.

Các detektor này nổi tiếng với độ chính xác cao và khả năng xử lý các cảnh phức tạp, khiến chúng phù hợp cho các nhiệm vụ phát hiện thời gian thực đối với người đi bộ và xe cộ trong xe tự lái.

Tuy nhiên, chúng có độ phức tạp tính toán cao hơn so với các detektor một giai đoạn như YOLO, khiến chúng chậm hơn trong thời gian suy diễn. Các xu hướng tương lai bao gồm tối ưu hóa các mô hình này cho tốc độ và tích hợp các kiến trúc mới như Transformers.

Khi triển khai một detektor 2 giai đoạn, điều quan trọng là phải xem xét các yêu cầu về tài nguyên và hiệu suất thời gian thực, đảm bảo chọn mô hình và tham số phù hợp cho ứng dụng cụ thể của bạn.