Top toonaangevende computer vision-modellen 

Heb je je ooit afgevraagd hoe je telefoon ontgrendeld wordt met je gezicht of hoe apps precies weten wat er op een foto staat? Dat is de magie van computer vision-modellen – tools die machines helpen beelden te 'zien' en te begrijpen zoals wij dat doen. Door de jaren heen heeft computer vision enorme vooruitgang geboekt dankzij de introductie van krachtige en efficiënte modellen. Deze doorbraken hebben invloed gehad op alles, van de gezondheidszorg tot zelfrijdende auto's. Modellen zoals AlexNet en ResNet hebben bijvoorbeeld een revolutie in beeldclassificatie ontketend. R-CNN en zijn opvolgers maakten objectdetectie slimmer, terwijl U-Net de markt voor medische beeldsegmentatie veranderde.

In deze gids bespreken we de verschillende typen computer vision-modellen en leggen we uit wat elk model bijzonder maakt.

Aangepaste modellen voor uitdagingen in de echte wereld: de aanpak van AI Superior voor computer vision

AI Superieur – een leider in kunstmatige intelligentie. Ons bedrijf kan computer vision-modellen – variërend van convolutionele neurale netwerken (CNN's) tot transformatoren – aanpassen voor zeer specifieke, praktische toepassingen. 

Of het nu gaat om het segmenteren van vet- en spierweefsel op MRI-scans voor een oogheelkundig centrum of het implementeren van een realtime graffitidetectiesysteem voor gemeenten, wij zorgen ervoor dat elke oplossing doelgericht, nauwkeurig en schaalbaar is. Onze tool voor het detecteren van wegschade, aangestuurd door deep learning, heeft de infrastructuurmonitoring al verbeterd, terwijl ons dronegebaseerde puindetectiesysteem een stad maandelijks meer dan 320 manuren bespaarde. Een ander succesverhaal betreft een OCR-automatiseringsoplossing die het aantal fouten bij gegevensinvoer halveerde, wat de efficiëntie aanzienlijk verhoogde.

De aanpak van AI Superior is altijd klantgericht. We bouwen niet alleen geavanceerde AI-systemen, maar begeleiden onze klanten ook bij trainingen en zorgen voor een naadloze integratie met hun bestaande workflows. Wilt u de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) in uw bedrijf integreren? Wij staan voor u klaar. Laat AI Superior de computer vision tools ontwikkelen en implementeren die uw project nodig heeft om te slagen.

En nu over computer vision-modellen. Welke typen zijn er en hoe verschillen ze? Bekijk ze stap voor stap:

1. YOLO (You Only Look Once)

YOLO is een familie van realtime objectdetectiemodellen die bekend staan om hun snelheid en efficiëntie. YOLO, geïntroduceerd door Joseph Redmon et al., verwerkt beelden in één doorgang door een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) en voorspelt tegelijkertijd bounding boxes en klassewaarschijnlijkheden. De lichtgewicht architectuur en de mogelijkheid om hoge framesnelheden te bereiken, maken het ideaal voor edge-apparaten en realtimetoepassingen zoals videobewaking en autonoom rijden. De nieuwste versies, zoals YOLOv12, combineren snelheid en nauwkeurigheid en bereiken tot 150 fps voor kleinere netwerken met een gemiddelde precisie (mAP) van ongeveer 63% op COCO-datasets.

Modelkenmerken:

• Lichtgewicht architectuur geoptimaliseerd voor edge-apparaten
• Realtime objectdetectie tot 150 FPS
• Enkelvoudige detectie voor snellere verwerking
• Redelijk goede mAP van 63% op de COCO-dataset
• Ondersteunt objectdetectie, segmentatie en classificatie

Toepassingsgebied:

• Autonome voertuigen voor detectie van voetgangers en obstakels
• Videobewaking voor realtime monitoring
• Drones en robotica voor navigatie en objecttracking
• IoT-apparaten voor toepassingen met lage latentie
• Detailhandel voor geautomatiseerde kassasystemen

2. VGGNet

VGGNet, ontwikkeld door de Visual Geometry Group in Oxford, is een convolutioneel neuraal netwerk dat bekendstaat om zijn eenvoud en diepgang. Met behulp van kleine 3×3 convolutionele filters, gestapeld in diepe architecturen (tot 19 lagen), blinkt VGGNet uit in beeldclassificatietaken. De uniforme structuur stelt het in staat om complexe patronen vast te leggen, wat het een benchmark maakt voor transfer learning. Het hoge aantal parameters maakt het echter rekenintensief, wat het gebruik op apparaten met beperkte resources beperkt.

Modelkenmerken:

• Diepe architectuur met maximaal 19 lagen
• Kleine 3×3 convolutionele filters voor eenvoud
• Hoog parameteraantal vereist aanzienlijke rekenkracht
• Sterke prestaties in beeldclassificatie
• Veel gebruikt voor transferleren

Toepassingsgebied:

• Beeldclassificatie voor grootschalige datasets zoals ImageNet
• Overdracht van kennis voor aangepaste visuele taken
• Medische beeldvorming voor ziekteclassificatie
• Academisch onderzoek voor benchmarking
• Inhoudsgebaseerde systemen voor het ophalen van afbeeldingen

3. Swin-transformator

De Swin Transformer introduceert een hiërarchische transformerarchitectuur met verschoven vensters, wat efficiënte modellering van visuele data op verschillende schaalgroottes mogelijk maakt. In tegenstelling tot traditionele CNN's maakt het gebruik van zelf-attentiemechanismen binnen lokale vensters, waardoor de rekencomplexiteit wordt verminderd en de nauwkeurigheid hoog blijft. Het presteert beter dan veel CNN-modellen op het gebied van beeldclassificatie, objectdetectie en segmentatie, waardoor het een veelzijdige keuze is voor moderne computer vision-taken.

Modelkenmerken:

• Hiërarchische transformator met verschoven vensteraandacht
• Efficiënte schaalbaarheid voor meerdere visuele taken
• Hoge nauwkeurigheid op ImageNet- en COCO-benchmarks
• Lagere rekencomplexiteit vergeleken met standaard ViT's
• Ondersteunt beeldclassificatie, detectie en segmentatie

Toepassingsgebied:

• Beeldclassificatie voor toepassingen met hoge nauwkeurigheid
• Objectdetectie in complexe scènes
• Semantische segmentatie voor stadsplanning
• Autonoom rijden voor scènebegrip
• Precisielandbouw voor gewasmonitoring

4. EfficiëntNet

EfficientNet, ontwikkeld door Google, bereikt state-of-the-art nauwkeurigheid met minder parameters door systematisch de netwerkdiepte, -breedte en -resolutie te schalen met behulp van een samengestelde coëfficiënt. Door de efficiëntie is het geschikt voor zowel krachtige servers als apparaten met beperkte resources, zoals mobiele telefoons. Varianten zoals EfficientNet-B0 tot en met B7 bieden flexibiliteit voor verschillende rekencapaciteiten en blinken uit in beeldclassificatie en transfer learning-taken.

Modelkenmerken:

• Samengestelde schaalverdeling van diepte, breedte en resolutie
• Hoge nauwkeurigheid met minder parameters
• Varianten (B0-B7) voor verschillende resourcebeperkingen
• Geoptimaliseerd voor mobiele en embedded apparaten
• Sterke prestaties op het gebied van transferleren

Toepassingsgebied:

• Mobiele applicaties voor beeldclassificatie op het apparaat
• Ingebouwde systemen voor realtimeverwerking
• Medische beeldvorming voor diagnostische hulpmiddelen
• Industriële automatisering voor kwaliteitscontrole
• Algemene taken voor beeldclassificatie

5. Detectron2

Detectron2, ontwikkeld door Facebook AI Research (FAIR), is een modulaire en schaalbare bibliotheek voor objectdetectie en -segmentatie. Het implementeert geavanceerde algoritmen zoals Faster R-CNN, Mask R-CNN en RetinaNet en biedt hoge mate van aanpasbaarheid voor onderzoeks- en industriële toepassingen. De integratie met PyTorch zorgt voor flexibiliteit, waardoor het een favoriet is voor taken die nauwkeurige detectie en segmentatie vereisen, zoals autonome voertuigen en medische beeldvorming.

Modelkenmerken:

• Modulaire bibliotheek die meerdere detectie-algoritmen ondersteunt
• Implementeert snellere R-CNN, Mask R-CNN en RetinaNet
• Hoge aanpasbaarheid voor onderzoek en productie
• Naadloze integratie met PyTorch
• Hoge nauwkeurigheid bij detectie en segmentatie

Toepassingsgebied:

• Autonome voertuigen voor objectdetectie
• Medische beeldvorming voor orgaan- en tumorsegmentatie
• Robotica voor het volgen van complexe objecten
• Industrieel onderzoek naar op maat gemaakte visuele oplossingen
• Precisielandbouw voor plantgezondheidsanalyse

6. DINO

DINO, ontwikkeld door Meta AI, is een zelf-superviserend leermodel dat robuuste visuele representaties mogelijk maakt zonder gelabelde data. Door consistentie tussen augmented views van dezelfde afbeelding te bevorderen, leert DINO kenmerken die vergelijkbaar zijn met gesuperviseerde modellen bij taken zoals beeldclassificatie en objectdetectie. De mogelijkheid om met ongelabelde datasets te werken, maakt het kosteneffectief voor toepassingen waar gelabelde data schaars is.

Modelkenmerken:

• Zelfgestuurd leren voor robuuste representaties
• Geen vereiste voor gelabelde datasets
• Hoge prestaties bij beeldclassificatie en -detectie
• Effectief met Vision Transformers (ViTs)
• Kosteneffectief voor omgevingen met weinig data

Toepassingsgebied:

• Beeldclassificatie met beperkte gelabelde gegevens
• Objectdetectie in onderzoeksomgevingen
• Medische beeldvorming voor de detectie van zeldzame ziekten
• Milieumonitoring met satellietbeelden
• Sociale media voor inhoudsanalyse

7. KLEM

CLIP (Contrastive Language–Image Pretraining), ontwikkeld door OpenAI, verbindt visuele en tekstuele data door middel van contrasterend leren. Het leert afbeeldingen uit te lijnen met de bijbehorende tekstbeschrijvingen, wat zero-shot classificatie en cross-modale taken zoals het toevoegen van bijschriften aan afbeeldingen mogelijk maakt. De multimodale mogelijkheden van CLIP maken het ideaal voor toepassingen die zowel beeld- als taalbegrip vereisen, zoals visueel zoeken en contentmoderatie.

Modelkenmerken:

• Multimodaal model dat visie en taal integreert
• Zero-shot classificatiemogelijkheden
• Hoge prestaties bij cross-modale opvraging
• Getraind op grootschalige beeld-tekst datasets
• Veelzijdig voor visuele-taaltaken

Toepassingsgebied:

• Visueel zoeken op e-commerceplatforms
• Contentmoderatie op sociale media
• Ondertiteling van afbeeldingen voor toegankelijkheidstools
• Multimodale chatbots voor klantenservice
• Onderwijshulpmiddelen voor visueel leren

8. ResNet

ResNet (Residual Network), ontwikkeld door Microsoft Research, bracht een revolutie teweeg in deep learning door residuele verbindingen te introduceren die het trainen van zeer diepe netwerken (tot 152 lagen) mogelijk maken zonder last te hebben van verdwijnende gradiënten. Door residuele functies met skip-verbindingen te leren, bereikt ResNet een hoge nauwkeurigheid in beeldclassificatie en dient het als ruggengraat voor veel computer vision-taken. De robuustheid en veelzijdigheid maken het een onmisbaar instrument in zowel onderzoeks- als industriële toepassingen.

Modelkenmerken:

• Diepe architectuur met maximaal 152 lagen
• Resterende verbindingen om verdwijnende gradiënten te verzachten
• Hoge nauwkeurigheid bij beeldclassificatie op ImageNet
• Veelzijdige backbone voor detectie en segmentatie
• Rekenintensief maar breed geoptimaliseerd

Toepassingsgebied:

• Beeldclassificatie voor grootschalige datasets
• Objectdetectie en segmentatie als ruggengraat
• Medische beeldvorming voor diagnostische classificatie
• Gezichtsherkenningssystemen
• Industriële automatisering voor defectdetectie

9. Inception (GoogleNet)

Inception, ook bekend als GoogleNet, is een diep convolutioneel neuraal netwerk ontwikkeld door Google. Het staat bekend om zijn innovatieve "Inception"-modules die meerdere filtergroottes parallel verwerken om diverse kenmerken vast te leggen. Het werd geïntroduceerd als winnaar van de ImageNet-uitdaging van 2014 en bereikt een hoge nauwkeurigheid in beeldclassificatie met minder parameters dan vergelijkbare systemen zoals VGGNet, waardoor het rekenkundig efficiënter is. De architectuur balanceert diepte en breedte, wat effectieve kenmerkextractie voor complexe datasets mogelijk maakt. Het ontwerp van Inception heeft latere modellen beïnvloed en blijft een populaire keuze voor transfer learning en als basis voor detectietaken.

Modelkenmerken:

• Inception-modules met parallelle convoluties
• Hoge nauwkeurigheid met een verminderd parameteraantal
• Efficiënte berekening vergeleken met diepere netwerken
• Sterke prestaties op ImageNet-classificatie
• Geschikt voor transfer learning en backbone-gebruik

Toepassingsgebied:

• Beeldclassificatie voor grootschalige datasets
• Transferleren van kennis voor op maat gemaakte visuele toepassingen
• Objectdetectie als ruggengraat voor kenmerkextractie
• Medische beeldvorming voor diagnostische taken
• Bewakingssystemen voor scèneanalyse

10. MobielNet

MobileNet, ontwikkeld door Google, is een familie van lichtgewicht convolutionele neurale netwerken, ontworpen voor omgevingen met beperkte resources, zoals mobiele en embedded apparaten. Het maakt gebruik van dieptegewijs scheidbare convoluties om de rekencomplexiteit te verminderen en tegelijkertijd een redelijke nauwkeurigheid te behouden, waardoor het ideaal is voor toepassingen op het apparaat zelf. Varianten zoals MobileNet V2 en V3 bieden verbeterde prestaties met minder parameters en bereiken een topnauwkeurigheid tot 75% op ImageNet met minimale latentie. De efficiëntie en aanpasbaarheid maken het een uitstekende keuze voor realtime vision-taken op energiezuinige hardware.

Modelkenmerken:

• Lichtgewicht architectuur met dieptegewijs scheidbare windingen
• Geoptimaliseerd voor mobiele en embedded apparaten
• Varianten (V1-V3) met verbeterde efficiëntie en nauwkeurigheid
• Tot 75% top-1 nauwkeurigheid op ImageNet
• Lage latentie voor realtime-applicaties

Toepassingsgebied:

• Mobiele apps voor beeldclassificatie op het apparaat
• Ingebouwde systemen voor IoT en edge computing
• Realtime objectdetectie in wearables
• Augmented reality voor kenmerkherkenning
• Detailhandel voor productidentificatie in de winkel

11. Diep Gezicht

DeepFace, ontwikkeld door Facebook AI Research, is een deep learning-model voor gezichtsherkenning dat bijna menselijke nauwkeurigheid bereikt bij het identificeren van gezichten. Het maakt gebruik van een negenlaags convolutioneel neuraal netwerk, getraind op een enorme dataset van gezichtsbeelden, en gebruikt een 3D-uitlijningstechniek om gezichtsoriëntaties te normaliseren. DeepFace blinkt uit in het extraheren van gezichtskenmerken en het vergelijken ervan tussen beelden, waardoor het zeer effectief is voor identiteitsverificatie. De robuuste prestaties in omgevingen zonder beperkingen, zoals wisselende lichtomstandigheden of hoeken, hebben het tot een benchmark gemaakt in onderzoek en toepassingen op het gebied van gezichtsherkenning.

Modelkenmerken:

• Negenlaags CNN met 3D-gezichtsuitlijning
• Hoge nauwkeurigheid, prestaties die het menselijke niveau benaderen
• Getraind op grootschalige gezichtsbeelddatasets
• Robuust voor variaties in belichting en pose
• Geoptimaliseerd voor gezichtsverificatie en identificatie

Toepassingsgebied:

• Beveiligingssystemen voor biometrische authenticatie
• Sociale media voor automatische gezichtsherkenning
• Surveillance voor het identificeren van personen in menigten
• Toegangscontrole in slimme gebouwen
• Wetshandhaving voor identificatie van verdachten

12. FaceNet

FaceNet, ontwikkeld door Google, is een deep learning-model voor gezichtsherkenning dat gebruikmaakt van een triplet-verliesfunctie om een compacte 128-dimensionale embedding voor elk gezicht te leren. Door gezichten in een hoogdimensionale ruimte te mappen waar vergelijkbare gezichten dichter bij elkaar staan, behaalt FaceNet state-of-the-art prestaties op het gebied van gezichtsverificatie en clustering. De architectuur, gebaseerd op een deep CNN, is zeer efficiënt en schaalbaar, waardoor realtime gezichtsherkenning in diverse datasets mogelijk is. De embeddings van FaceNet zijn veelzijdig en ondersteunen toepassingen van mobiele authenticatie tot grootschalig identiteitsbeheer.

Modelkenmerken:

• Gebruikt tripletverlies voor compacte gezichtsinbeddingen
• 128-dimensionale kenmerkvectoren voor gezichten
• Hoge nauwkeurigheid bij gezichtsverificatie en clustering
• Schaalbaar voor grote datasets
• Efficiënt voor realtimeverwerking

Toepassingsgebied:

• Authenticatie van mobiele apparaten via gezichtsontgrendeling
• Enterprise Identity Management-systemen
• Foto-organisatie voor het clusteren van gezichten
• Detailhandel voor gepersonaliseerde klantervaringen
• Luchthavenbeveiliging voor geautomatiseerde paspoortcontrole

13. Snelle R-CNN

Fast R-CNN, ontwikkeld door Ross Girshick, is een geavanceerd model voor objectdetectie dat zijn voorganger, R-CNN, verbetert door regiovoorstel en -classificatie te integreren in één convolutioneel neuraal netwerk. Het maakt gebruik van een Region of Interest (RoI) poolinglaag om feature maps met een vaste grootte te extraheren uit voorgestelde regio's, wat de training en inferentie aanzienlijk versnelt en tegelijkertijd een hoge nauwkeurigheid behoudt. Fast R-CNN presteert uitstekend op datasets zoals PASCAL VOC, met een gemiddelde precisie (mAP) van ongeveer 66%, wat het een fundamenteel model maakt voor moderne objectdetectieframeworks zoals Detectron2.

Modelkenmerken:

• Enkelvoudig CNN met RoI-pooling voor efficiëntie
• Verbeterde snelheid ten opzichte van R-CNN door het delen van convolutionele functies
• Hoge nauwkeurigheid met mAP van ~66% op PASCAL VOC
• Ondersteunt objectdetectie en regiogebaseerde classificatie
• Vereist voorstellen van externe regio's (bijvoorbeeld selectief zoeken)

Toepassingsgebied:

• Objectdetectie in autonome voertuigen
• Bewakingssystemen voor het identificeren van objecten in videobeelden
• Robotica voor omgevingsperceptie
• Industriële automatisering voor het detecteren van productiefouten
• Academisch onderzoek naar het prototypen van detectie-algoritmen

14. CheXNet

CheXNet, ontwikkeld door onderzoekers van Stanford University, is een deep learning-model gebaseerd op een 121-laags DenseNet-architectuur, speciaal ontworpen voor het detecteren van thoracale aandoeningen op basis van thoraxfoto's. Getraind op de grootschalige ChestX-ray14-dataset, bereikt het prestaties op radiologisch niveau bij het identificeren van aandoeningen zoals longontsteking, met een F1-score van ongeveer 0,435 voor longontstekingdetectie. CheXNet's vermogen om meerdere pathologieën te classificeren, maakt het een krachtig hulpmiddel voor geautomatiseerde diagnose in de gezondheidszorg, met name in omgevingen met beperkte middelen.

Modelkenmerken:

• 121-laags DenseNet-architectuur
• Getraind op de ChestX-ray14-dataset voor 14 thoracale ziekten
• Nauwkeurigheid op radioloogniveau voor pneumoniedetectie
• Ondersteunt multi-label classificatie
• Rekenintensief maar effectief voor medische beeldvorming

Toepassingsgebied:

• Geautomatiseerde diagnose van röntgenfoto's van de borstkas in ziekenhuizen
• Screening op thoracale ziekten in afgelegen klinieken
• Telegeneeskunde voor snelle pathologiedetectie
• Medisch onderzoek voor het analyseren van grootschalige röntgendatasets
• Volksgezondheid voor het monitoren van ziekteprevalentie

15. RetinaNet (aanpassing van medische beeldvorming)

RetinaNet, oorspronkelijk ontwikkeld door Facebook AI Research, is een model voor objectdetectie in één fase dat is aangepast voor toepassingen in de gezondheidszorg, met name bij medische beeldvormingstaken zoals het detecteren van afwijkingen in CT-scans of MRI's. Het maakt gebruik van een Focal Loss-functie om klasse-onevenwichtigheid aan te pakken, waardoor nauwkeurige detectie van kleine of zeldzame laesies mogelijk is. In de gezondheidszorg bereikt RetinaNet een hoge gevoeligheid (bijv. ~90% voor laesiedetectie in MRI-scans van de hersenen), waardoor het waardevol is voor taken die nauwkeurige lokalisatie van afwijkingen in complexe medische beelden vereisen.

Modelkenmerken:

• Enkeltrapsdetector met focale verlies voor klasse-onevenwicht
• Hoge gevoeligheid voor detectie van kleine of zeldzame objecten
• Aangepast voor medische beeldvorming met finetuning op datasets zoals LUNA16
• Ondersteunt lokalisatie en classificatie van omsluitende vakken
• Evenwicht tussen snelheid en nauwkeurigheid voor klinisch gebruik

Toepassingsgebied:

• Detectie van tumoren of laesies op CT- en MRI-scans
• Screening op longnoduli bij CT-scans met lage dosis
• Geautomatiseerde analyse van netvliesbeelden voor diabetische retinopathie
• Radiologieworkflows voor het prioriteren van urgente gevallen
• Medisch onderzoek voor het annoteren van beelddatasets

16. SSD (Single Shot MultiBox Detector)

SSD, geïntroduceerd in 2016 door Wei Liu et al., is een eenfasemodel voor objectdetectie, ontworpen voor snelheid en efficiëntie. Het elimineert de noodzaak van een apart regiovoorstelnetwerk door detectie op meerdere schaalniveaus uit te voeren met behulp van feature maps van verschillende convolutionele lagen. SSD bereikt een goede balans tussen nauwkeurigheid en realtime prestaties, waardoor het geschikt is voor omgevingen met beperkte resources.

Modelkenmerken:

• Enkelvoudige architectuur voor snelle detectie
• Multischaal-kenmerkkaarten voor het detecteren van objecten van verschillende groottes
• Gebruikt standaardvakken (vergelijkbaar met ankervakken)
• Lichtgewicht vergeleken met twee-fase detectoren zoals Faster R-CNN
• Getraind met datasets zoals COCO en PASCAL VOC

Toepassingsgebied:

• Realtime objectdetectie in embedded systemen
• Mobiele applicaties voor augmented reality
• Bewaking en beveiligingsmonitoring
• Industriële automatisering voor defectdetectie

17. U-Net

U-Net, in 2015 voorgesteld door Olaf Ronneberger et al., is een convolutioneel neuraal netwerk dat is ontworpen voor beeldsegmentatie, met name in biomedische beeldvorming. De U-vormige architectuur heeft een samentrekkend pad voor contextregistratie en een uitgestrekt pad voor nauwkeurige lokalisatie, met skip-verbindingen om ruimtelijke details te behouden. U-Net wordt veel gebruikt voor pixelgewijze segmentatietaken vanwege zijn efficiëntie en nauwkeurigheid.

Modelkenmerken:

• Symmetrische encoder-decoderarchitectuur
• Sla verbindingen over tussen samentrekkende en uitdijende paden
• Lichtgewicht met minder parameters
• Ontworpen voor kleine datasets met data-uitbreiding
• Hoge prestaties bij segmentatie van medische beelden

Toepassingsgebied:

• Segmentatie van medische beelden (bijv. MRI, CT-scans)
• Satellietbeelden voor landgebruikskartering
• Autonoom rijden voor weg- en rijstrooksegmentatie
• Industriële toepassingen voor oppervlaktedefectanalyse

18. ViT (Vision Transformer)

Vision Transformer (ViT), geïntroduceerd in 2020 door Alexey Dosovitskiy et al., past de transformerarchitectuur van natuurlijke taalverwerking (NPL) toe voor beeldclassificatie. Het verdeelt afbeeldingen in patches, behandelt ze als tokens en verwerkt ze via transformerlagen. ViT blinkt uit in grootschalige datasets en overtreft traditionele CNN's wanneer deze vooraf zijn getraind op enorme datasets zoals ImageNet-21k of JFT-300M.

Modelkenmerken:

• Transformatorgebaseerde architectuur met zelf-aandacht
• Afbeeldingspatches als invoertokens
• Varianten: ViT-Base, ViT-Large, ViT-Huge
• Rekenintensief, vereist aanzienlijke vooropleiding
• Hoge nauwkeurigheid op ImageNet met grootschalige gegevens

Toepassingsgebied:

• Beeldclassificatie op grote datasets
• Transferleren van kennis voor visuele taken
• Multimodale toepassingen (bijvoorbeeld visie-taalmodellen)
• Onderzoek naar schaalbare visiearchitecturen

19. Masker R-CNN

Mask R-CNN, geïntroduceerd in 2017 door Kaiming He et al., breidt Faster R-CNN uit om naast objectdetectie ook instancesegmentatie uit te voeren. Het voorspelt objectmaskers pixel voor pixel tijdens het detecteren en classificeren van objecten, wat het een krachtige tool maakt voor taken die nauwkeurige objectgrenzen vereisen. Door zijn veelzijdigheid is het een standaard geworden voor complexe visuele taken.

Modelkenmerken:

• Twee-fase architectuur met Region Proposal Network (RPN)
• Voegt maskervoorspellingstak toe aan Faster R-CNN
• Gebruikt RoIAlign voor nauwkeurige uitlijning van kenmerken
• Rekenintensief maar zeer nauwkeurig
• Getraind op COCO voor detectie en segmentatie

Toepassingsgebied:

• Instantiesegmentatie voor autonome voertuigen
• Schatting van menselijke houding en detectie van sleutelpunten
• Medische beeldvorming voor orgaansegmentatie
• Robotica voor objectmanipulatie

20. Snellere R-CNN

Faster R-CNN, geïntroduceerd in 2015 door Shaoqing Ren et al., is een tweefasenmodel voor objectdetectie dat de snelheid en nauwkeurigheid aanzienlijk heeft verbeterd ten opzichte van zijn voorgangers (R-CNN, Fast R-CNN). Het integreert een Region Proposal Network (RPN) met een detectienetwerk, wat end-to-end training en efficiënte regiovoorstellen mogelijk maakt. Faster R-CNN legde de basis voor geavanceerde detectie- en segmentatiemodellen, met een evenwicht tussen precisie en rekenkosten.

Modelkenmerken:

• Twee-fase architectuur: RPN voor regiovoorstellen, gevolgd door classificatie en regressie van de begrenzingsbox
• Gebruikt ankerboxen voor diverse objectschalen en beeldverhoudingen
• Backbone CNN (bijv. ResNet, VGG) voor kenmerkextractie
• Region of Interest (RoI)-pooling voor het uitlijnen van functies
• Getraind met datasets zoals COCO en PASCAL VOC

Toepassingsgebied:

• Objectdetectie in autonome rijsystemen
• Surveillance voor het identificeren van objecten of personen
• Detailhandel voor productdetectie en voorraadbeheer
• Onderzoek en ontwikkeling van geavanceerde detectiekaders

Conclusie

Computer vision-modellen klinken misschien hightech (en dat zijn ze ook), maar ze maken deel uit van ons dagelijks leven – ze sturen de tools en apps aan die we gebruiken zonder dat we het doorhebben. Van het herkennen van je huisdier op foto's tot het helpen van artsen om medische scans sneller te lezen, deze modellen verrichten indrukwekkend werk achter de schermen.

Of het nu gaat om het classificeren van afbeeldingen, het in realtime spotten van objecten, het pixel voor pixel segmenteren van scènes of zelfs het begrijpen van afbeeldingen door de lens van taal, de verscheidenheid aan modellen betekent dat er voor bijna elke taak wel een geschikt model is. En de technologie wordt alleen maar beter. Realtime modellen zoals YOLO en SSD zijn gebouwd voor snelheid, perfect voor zaken als bewaking of robotica. Ondertussen verleggen Vision Transformers (ViTs) en EfficientNet de grenzen van prestaties, en biedt Detectron2 een complete toolkit voor detectie- en segmentatietaken. DINO verkent ook zelfgestuurd leren – het aanleren van modellen zonder gelabelde data. En CLIP van OpenAI gaat nog een stap verder door afbeeldingen en tekst te verbinden, wat de deur opent naar nog intelligentere systemen.

Naarmate het onderzoek vordert – met zelfgestuurd leren, transformers en tools zoals CLIP – ziet de toekomst van computer vision er slimmer, sneller en capabeler uit dan ooit. Dus of je nu gewoon nieuwsgierig bent of van plan bent om zelf in het veld te duiken, kennis van de basisprincipes van deze modellen is een goed beginpunt.