Ну, смотри, для распознавания изображений в реальном времени лучше всего брать что-то вроде сверточных нейросетей (CNN). Они как раз заточены под обработку картинок и умеют быстро выделять важные признаки. Я сама когда-то сталкивалась с этим — делала проект по автоматическому анализу видео на работе. Тогда выбрала легкую версию CNN типа MobileNet или EfficientNet, потому что нужно было всё делать быстро и без тормозов. Главное — баланс между точностью и скоростью. Если хочешь реально работать в реальном времени, то стоит подумать о моделях с меньшим числом параметров или использовать оптимизацию вроде квантования или прунинга. Ну а вообще совет — тестировать разные архитектуры и смотреть, какая лучше подходит под конкретную задачу: скорость важнее точности или наоборот?
Ну, смотри, для распознавания изображений в реальном времени лучше всего брать что-то вроде сверточных нейросетей (CNN). Они как раз заточены под обработку картинок и умеют быстро выделять важные признаки. Я сама когда-то сталкивалась с этим — делала проект по автоматическому анализу видео на работе. Тогда выбрала легкую версию CNN типа MobileNet или EfficientNet, потому что нужно было всё делать быстро и без тормозов. Главное — баланс между точностью и скоростью. Если хочешь реально работать в реальном времени, то стоит подумать о моделях с меньшим числом параметров или использовать оптимизацию вроде квантования или прунинга. Ну а вообще совет — тестировать разные архитектуры и смотреть, какая лучше подходит под конкретную задачу: скорость важнее точности или наоборот?