Approcci One-Stage in Object Detection

Approcci One-Stage in Object Detection 🚀

L'Object Detection è un compito fondamentale nella computer vision, utilizzato in applicazioni come la sorveglianza, la guida autonoma e l'analisi di immagini mediche. Gli approcci di object detection possono essere suddivisi in:

• Two-stage detection → Generano prima delle regioni candidate e poi le classificano (es. Faster R-CNN).
• One-stage detection → Predicono direttamente le classi e i bounding box senza generare regioni intermedie.

💡 In questo articolo analizzeremo gli approcci one-stage, che sono più veloci e adatti ad applicazioni in tempo reale.

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1. Perché scegliere un approccio One-Stage?

• ✅ Più veloce 🚀 → Non richiede la generazione di proposte di regione.
• ✅ Adatto a tempo reale → Utile in applicazioni come la guida autonoma.
• ✅ Architettura più semplice → Facile da implementare rispetto ai modelli two-stage.
• ❌ Meno accurato → Può soffrire nella rilevazione di oggetti piccoli.

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2. Principali Architetture One-Stage

2.1. YOLO (You Only Look Once)

YOLO è una delle architetture più popolari per la determinazione in tempo reale degli oggetti.

• Divide l'immagine in una griglia e assegna predizioni di classe e bounding box a ciascuna cella.
• Molto veloce rispetto ai modelli two-stage.
• Usa una rete convoluzionale profonda (CNN) per predire bounding box e classi contemporaneamente.

📌 Versioni di YOLO:

• YOLOv1-v3 → Modelli iniziali, con miglioramenti progressivi.
• YOLOv4-v5 → Ottimizzazioni per prestazioni e accuratezza.
• YOLOv7-v8 → Le versioni più recenti, con una migliore gestione degli oggetti piccoli e delle prestazioni su hardware più leggeri.

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2.2. SSD (Single Shot MultiBox Detector)

SSD (2016) è un altro approccio one-stage che migliora la predizione multi-scala.

• Genera più anchor box per ogni posizione sulla feature map.
• Utilizza feature map a diverse risoluzioni per rilevare oggetti di varie dimensioni.
• Più preciso di YOLO per oggetti piccoli, ma meno efficiente.

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2.3. RetinaNet

RetinaNet (2017) ha introdotto la Focal Loss, risolvendo il problema dello squilibrio tra classi positive e negative.

• Usa una Feature Pyramid Network (FPN) per migliorare la rilevazione di oggetti di diverse dimensioni.
• La Focal Loss enfatizza gli esempi difficili, migliorando il training.
• Più accurato di YOLO e SSD, ma meno veloce.

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3. Confronto tra i principali modelli One-Stage

Modello	Velocità 🚀	Accuratezza 🎯	Punti di Forza	Punti Deboli
YOLO	🔥🔥🔥 (Molto veloce)	🎯🎯 (Buona)	Adatto a tempo reale	Difficoltà su oggetti piccoli
SSD	🔥🔥 (Veloce)	🎯🎯🎯 (Migliore di YOLO)	Buona gestione multi-scala	Più lento di YOLO
RetinaNet	🔥 (Meno veloce)	🎯🎯🎯🎯 (Molto accurato)	Focal Loss migliora il training	Più pesante

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4. Implementazione di un modello One-Stage in PyTorch

Ecco un'implementazione base di YOLO-like detection in PyTorch:

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleYOLO(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(SimpleYOLO, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.fc = nn.Linear(32 * 7 * 7, num_classes * 5)  # Predizione di classe + bounding box

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.conv1(x))
        x = torch.relu(self.conv2(x))
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

model = SimpleYOLO(num_classes=20)
print(model)

🔹 Nota: Questa è una versione semplificata. Framework come Detectron2, MMDetection e Ultralytics YOLO forniscono modelli completi.

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5. Quale modello One-Stage scegliere?

• YOLO → Se hai bisogno di velocità e operi in tempo reale.
• SSD → Se vuoi un buon compromesso tra velocità e accuratezza su oggetti di diverse dimensioni.
• RetinaNet → Se la precisione è più importante della velocità.

📌 Conclusione: I modelli one-stage hanno reso l'object detection molto più accessibile e veloce. Il modello migliore dipende dalle tue esigenze! 🚀

Se vuoi un'implementazione dettagliata di uno di questi modelli, fammelo sapere! 😊

OBJECT DETECTION di Jo & Luke