Вот несколько методов обнаружения объектов в реальном времени с использованием Mask R-CNN и PyTorch:

1. Однократный детектор MultiBox (SSD): SSD — это популярный метод обнаружения объектов в реальном времени, который сочетает в себе локализацию и классификацию объектов в одной сети. Он обеспечивает высокую точность обнаружения и высокую скорость обработки.

2. Вы смотрите только один раз (YOLO): YOLO — это еще один алгоритм обнаружения объектов в реальном времени, который делит входное изображение на сетку и напрямую прогнозирует ограничивающие рамки и вероятности классов. Он обеспечивает высокую скорость вывода, но может пожертвовать некоторой точностью по сравнению с другими методами.

3. Функциональная пирамидальная сеть (FPN). FPN — это метод, используемый для повышения производительности сетей обнаружения объектов. Он сочетает в себе многомасштабные карты объектов для обработки объектов различных размеров, повышая как точность, так и скорость.

4. EfficientDet: EfficientDet — это недавнее достижение в области обнаружения объектов, которое сочетает в себе EfficientNet в качестве магистральной сети с BiFPN (двунаправленная пирамидальная сеть функций) для эффективного и точного обнаружения объектов. Он позволяет достичь самых современных результатов и сократить время обработки.

5. Каскад R-CNN: Каскад R-CNN — это расширение Mask R-CNN, которое использует каскад сетей предложений регионов (RPN) для уточнения результатов обнаружения объектов. Он обеспечивает повышенную точность за счет постепенной фильтрации ложных срабатываний на каждом этапе.

6. Фокальная потеря: Фокальная потеря — это функция потери, специально разработанная для решения проблемы дисбаланса классов при обнаружении объектов. Он присваивает более высокие веса сложным примерам, концентрируя процесс обучения на сложных образцах и повышая производительность обнаружения.