救生索安全鉤掛接偵測研究
模型效能詳細比較
本節深入探討不同模型在特定條件下的表現。透過下方的互動圖表，您可以觀察在不同運算資源限制下，各類模型的速度與準確度分佈。這有助於根據實際硬體選擇最合適的 AI 核心。
資料篩選：
效率邊界分析 (FPS vs mAP)
右上角為最佳區域模型特性詳解
YOLOv8-nano
推薦
參數極少 (3.2M)，適合掛戴式裝置。準確度足以應對一般距離偵測。
EfficientNet-B0
分類
純分類任務首選，但缺乏位置資訊，容易受背景物件干擾。
RT-DETR
Transformer
即時 Transformer 偵測器。精度極高，但對硬體要求較高，適合固定式監控。
挑戰情境模擬：遮蔽與光影
滑動下方控制條，模擬在惡劣環境下，不同模型的信心指數 (Confidence Score) 衰減狀況。
YOLOv8 (Object Detection)
98%
ResNet50 (Classification)
95%
觀察：當干擾增加時，物件偵測模型通常能保持較高的信心度，因為它依賴局部特徵而非整體畫面。
為何"鑑別式"是目前正解?
鑑別式 AI (Discriminative AI) 學習的是決策邊界 P(Y|X)，即給定圖像 X，判斷它是類別 Y 的機率。
- 生成式 AI (Generative AI) 雖然熱門，但在這種高風險、低延遲的工安判斷中，容易產生幻覺 (Hallucination) 且推論速度慢。
- 鑑別式模型具有可解釋性高 (透過 Heatmap)、訓練收斂快、部署輕量等絕對優勢。
- 目前最佳實務是採用 Supervised Learning (監督式學習) 配合大量現場數據微調 (Fine-tuning)。