Approcci Two-Stage in Object Detection

Approcci Two-Stage in Object Detection 🎯

L'Object Detection è un compito chiave nella computer vision, utilizzato in veicoli autonomi, videosorveglianza, diagnosi mediche e altro ancora.

Gli approcci di object detection si dividono in:

• One-Stage → Predicono direttamente le classi e i bounding box (YOLO, SSD, RetinaNet).
• Two-Stage → Generano prima delle regioni candidate e poi le classificano (R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN).

🔹 In questo articolo analizziamo i modelli two-stage, che offrono una maggiore accuratezza rispetto agli approcci one-stage.

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1. Perché scegliere un approccio Two-Stage?

• ✅ Maggiore accuratezza 🎯 → Rilevano oggetti con maggiore precisione rispetto ai modelli one-stage.
• ✅ Buona gestione di oggetti piccoli → Grazie alla selezione di regioni candidate.
• ✅ Robusti in scenari complessi → Utilizzati in applicazioni scientifiche e industriali.
• ❌ Più lenti 🐢 → Non adatti a tempo reale.

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2. Principali Architetture Two-Stage

2.1. R-CNN (Region-Based CNN)

💡 R-CNN (Girshick et al., 2014) è stato il primo approccio two-stage.

📌 Funzionamento:

1. Estrae regioni candidate usando Selective Search.
2. Ogni regione viene ridimensionata e passata in una CNN per l’estrazione delle feature.
3. Un classificatore SVM assegna una classe all'oggetto.

🔹 Problemi di R-CNN:

• 🐌 Lento → Richiede più forward pass (uno per ogni regione).
• 🔄 Pipeline complessa → Tre moduli separati per feature extraction, classificazione e regressione dei bounding box.

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2.2. Fast R-CNN

🔥 Fast R-CNN (Girshick, 2015) ha migliorato R-CNN rendendolo più efficiente.

📌 Miglioramenti:

• ✅ Estrae feature da tutta l'immagine in un solo passaggio CNN.
• ✅ Usa il layer RoI Pooling per ottenere regioni di dimensioni fisse.
• ✅ Riduce i tempi di inferenza rispetto a R-CNN.

❌ Limite: Ancora dipendente da Selective Search per la generazione delle regioni candidate.

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2.3. Faster R-CNN

🚀 Faster R-CNN (Ren et al., 2016) ha introdotto il Region Proposal Network (RPN), eliminando Selective Search.

📌 Innovazioni chiave:

• ✅ Region Proposal Network (RPN) → Genera regioni candidate direttamente dalla CNN.
• ✅ End-to-End training → Tutto il modello è addestrato con backpropagation.
• ✅ Più veloce di Fast R-CNN.

🔹 Faster R-CNN è ancora oggi uno dei migliori modelli per accuratezza.

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2.4. Mask R-CNN

🎭 Mask R-CNN (He et al., 2017) è un'estensione di Faster R-CNN per la Instance Segmentation.

📌 Aggiunge:

• ✅ Un terzo ramo per predire maschere pixel-wise sugli oggetti rilevati.
• ✅ Migliore gestione degli occlusioni.
• ✅ RoIAlign, che migliora l’estrazione delle feature dalle regioni proposte.

🔹 Utilizzato in segmentazione di immagini mediche, guida autonoma, AR/VR.

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3. Confronto tra i principali modelli Two-Stage

Modello	Velocità 🚀	Accuratezza 🎯	Punti di Forza	Punti Deboli
R-CNN	❌ Lento	🎯🎯 (Base)	Primo modello two-stage	Troppo lento
Fast R-CNN	🔥🔥 (Medio)	🎯🎯🎯 (Migliore)	RoI Pooling velocizza il training	Usa ancora Selective Search
Faster R-CNN	🔥🔥🔥 (Più veloce)	🎯🎯🎯🎯 (Molto accurato)	RPN migliora efficienza	Più lento dei modelli one-stage
Mask R-CNN	🔥🔥 (Medio)	🎯🎯🎯🎯🎯 (Massima accuratezza)	Segmentazione precisa	Più pesante

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4. Implementazione di Faster R-CNN in PyTorch

import torchvision
import torch

# Carica un modello Faster R-CNN pre-addestrato su COCO
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()  # Modalità di inferenza

# Creazione di un'input di esempio
image = torch.rand(1, 3, 224, 224)  # Simula un'immagine di input
output = model(image)  # Predizione

print(output)  # Stampa i bounding box e le classi predette

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5. Quale modello Two-Stage scegliere?

• Faster R-CNN → Se vuoi la massima accuratezza.
• Mask R-CNN → Se ti serve anche la segmentazione degli oggetti.

📌 Se vuoi implementare un modello specifico, fammelo sapere! 🚀