Réponse rapide
La classification attribue une ou plusieurs catégories à une image ou région ; la détection localise plusieurs objets et associe classe et confiance. Pour un robot, position, objets manqués et temps comptent autant que la catégorie.
Séparer classe et localisation
Classification produit étiquette ou score ; détection ajoute boîte, point ou masque et plusieurs instances. Résolution et repère déterminent l’usage de la position.
Mesurer les ratés importants
Faux positifs, faux négatifs, localisation, taille, occlusion et confiance sont ventilés par scénario. Un objet manqué peut être plus grave qu’une classe imparfaite.
Vérifier la boucle
Latence, mémoire, fréquence et conduite sans détection sont testées sur la caméra réelle. Le robot ralentit ou demande aide si perception devient incertaine.
Sources et références
- [1] PyTorch Documentation — PyTorch
- [2] Robotics and Autonomous Systems Technology Roadmaps — NASA