Выбор архитектуры модели компьютерного зрения (CV) для реального проекта зависит от множества факторов, включая задачу, ресурсы, требования по скорости, точности, объему данных и окружению развёртывания. Подход к выбору должен быть системным и учитывать не только качество модели, но и инженерные аспекты: latency, энергоэффективность, совместимость с hardware и возможность масштабирования.

1. Тип задачи CV

Перед выбором архитектуры важно чётко определить тип задачи:

Категория	Примеры
Классификация	Распознавание типа объекта на изображении
---	---
Обнаружение объектов (Detection)	Найти объекты и отрисовать bounding boxes
---	---
Сегментация	Semantic / Instance segmentation
---	---
Pose estimation	Координаты суставов, тела, рук
---	---
OCR / Text Recognition	Чтение текста на изображении
---	---
Трекинг	Отслеживание объектов на видео
---	---
Генерация / реконструкция	SR, inpainting, 3D reconstruction
---	---

От задачи зависит не только архитектура, но и формат данных, аннотация, метрики и требования к инференсу.

2. Ограничения и требования проекта

A. Ограничения по ресурсам

• Edge / Mobile: нужно использовать лёгкие архитектуры (MobileNet, EfficientNet-lite, YOLO-Nano)

• Сервер / GPU: можно использовать большие модели (ResNet101+, Swin, DETR)

• Real-time (FPS): предпочтение моделям с высоким throughput

• Память (RAM/VRAM): влияет на размер батча и входное разрешение

B. Скорость vs. Точность

Трейд-офф между качеством (AP, mIoU, Acc) и latency:

Модель	Скорость (FPS)	Точность
YOLOv4-Tiny	очень высокая	средняя
---	---	---
EfficientDet	средняя	высокая
---	---	---
DETR	низкая	высокая
---	---	---
MobileNetV2	высокая	средняя
---	---	---
ViT / Swin	низкая	очень высокая
---	---	---

3. Наличие данных и способ аннотирования

• Много размеченных данных → можно использовать большие модели и обучать с нуля

• Мало данных → transfer learning, distillation, fine-tuning

• Неразмеченные данные → semi-supervised, self-supervised подходы

• Альтернативные источники → synthetic data, data augmentation, synthetic segmentation

4. Использование pre-trained моделей

В большинстве случаев рекомендуется начать с предобученной модели:

• Torchvision: ResNet, MobileNet, Faster R-CNN, DeepLab

• TensorFlow Hub: EfficientNet, SSD, U-Net

• Hugging Face Transformers: SAM, DETR, DINOv2

• MMDetection/MMSegmentation: множество моделей и конфигураций

Выбор зависит от задачи:

• Классификация: EfficientNet, ConvNeXt, ViT

• Обнаружение: YOLOv5/v8, SSD, Faster R-CNN, DETR

• Сегментация: DeepLab, U-Net, HRNet, SegFormer

• Ключевые точки: HRNet, OpenPose, BlazePose

• OCR: CRNN, CRAFT, DBNet, TrOCR

5. Сложность среды и задача применения

A. Простая среда

• Контролируемое освещение, фон, стабильная камера

• Могут использоваться упрощённые архитектуры

• Пример: инспекция на конвейере, классификация QR

B. Сложная среда

• Шум, перемещение камеры, перекрытия объектов

• Нужны более устойчивые модели (с attention, pretraining на больших датасетах)

• Пример: автономное вождение, уличная сцена

6. Выбор по характеристикам модели

A. Классификация

Архитектура	Особенности
ResNet	Надежная, умеренно быстрая
---	---
MobileNet	Подходит для мобильных
---	---
EfficientNet	Точный баланс параметров
---	---
ViT	Требует больших данных
---	---
ConvNeXt	Модернизированный CNN
---	---

B. Object Detection

Архитектура	Особенности
YOLOv5/v8	Лёгкая, быстрая, поддержка TFLite
---	---
SSD	Простая, хороша для edge
---	---
Faster R-CNN	Более точная, но медленная
---	---
DETR / DINO	Мощная, но требует GPU
---	---
RT-DETR	Быстрая версия трансформеров
---	---

C. Semantic Segmentation

Модель	Особенности
U-Net	Медицинская сегментация, простая
---	---
DeepLabV3+	Поддержка крупных объектов
---	---
HRNet	Точные детали, высокая точность
---	---
SegFormer	Lightweight + Transformer
---	---
Fast-SCNN	Edge-friendly сегментация
---	---

7. Поддержка фреймворков и hardware-ускорителей

Если вы планируете деплой, важно учитывать поддержку платформ:

Архитектура	Поддержка
TFLite	MobileNet, YOLO, EfficientNet-lite
---	---
ONNX	Поддержка большинства CNN моделей
---	---
TensorRT	YOLOv5, EfficientDet, ResNet
---	---
OpenVINO	ResNet, U-Net, YOLOv8
---	---
Coral (EdgeTPU)	MobileNetV2, EfficientDet-Lite
---	---

8. Latency-aware архитектуры

Если latency критичен (например, для real-time анализа видео), нужно учитывать задержку не только на модели, но и на препроцессинге и постобработке.

Примеры:

• YOLOv5s / YOLOv8n — быстро, хорошо масштабируется

• PP-YOLOE — хорошее соотношение скорость/точность

• RT-DETR — трансформер для real-time

• Fast-SCNN — сегментация в реальном времени

9. Автоматический подбор архитектуры (NAS)

Neural Architecture Search (NAS) — метод автоматического проектирования моделей, оптимизированных под ограничения:

• EfficientNet — результат NAS (Compound Scaling)

• MnasNet, FBNet, DARTS — mobile-ориентированные

• Поддерживается в AutoML фреймворках: Google AutoML, NNI, Keras Tuner

10. Практический pipeline выбора модели

1. Формулировка задачи: задача → тип вывода (class, bbox, mask и т.п.)

2. Анализ ограничений: latency, память, CPU/GPU/NPU

3. Выбор базовой архитектуры: на основе предобученных моделей

4. Адаптация входов: разрешение, формат, нормализация

5. **Обучение или fine-tuning
   **

6. Оценка качества: метрики, валидация

7. Оптимизация и конвертация: ONNX, TFLite, TensorRT

8. **Интеграция и тест в продакшене
   **

Выбор архитектуры — это инженерный компромисс между точностью, вычислительными ограничениями и особенностями задачи. Даже лучшая модель неэффективна без учёта окружения, в котором она будет развернута. Понимание внутреннего устройства архитектур и практическое тестирование — ключ к успешному внедрению CV в реальных системах.