Vision Language Models im Vergleich zur Bilderkennung

Können fortschrittliche Vision Language Models (VLMs) traditionelle Bilderkennungsmodelle ersetzen? Um das herauszufinden, haben wir 16 führende Modelle in drei Paradigmen getestet: traditionelle CNNs (ResNet, EfficientNet), VLMs (wie GPT-4.1, Gemini 2.5) und Cloud APIs (AWS, Google, Azure).

Der mittlere durchschnittliche Präzisionswert (mAP) diente als unsere primäre Genauigkeitsmetrik, ergänzt durch Latenz, Kosten und eine klassenspezifische Leistungsanalyse.

Die Benchmark-Methodik finden Sie hier.

Benchmark: Genauigkeit vs. Latenz

In unserem Benchmark haben wir Modelle entlang vier Dimensionen bewertet: Latenz, mittlerer durchschnittlicher Präzisionswert (mAP), Preis und Erfolgsrate. Die Latenz misst die Zeit, die ein Modell für die Verarbeitung eines einzelnen Bildes benötigt, während der mAP die gesamte Klassifizierungsgenauigkeit widerspiegelt. Die Erfolgsrate verfolgt, ob ein Modell eine gültige JSON-Ausgabe zurückgegeben hat, was insbesondere für Vision Language Models relevant ist, die Bilder in natürlicher Sprache und nicht in strukturierten Daten interpretieren.

Traditionelle Bilderkennung-Modelle wie EfficientNet, ResNet18, ResNet50, ResNet101 und DenseNet121 zeigen konsistent sowohl niedrige Latenz (0,03–0,2 Sekunden) als auch wettbewerbsfähige Genauigkeit (mAP 0,75–0,81). Unter ihnen erreichen DenseNet121 und ResNet18 die höchsten mAP-Werte (jeweils 0,81 und 0,80), während EfficientNet dicht dahinter folgt (0,78). ResNet50 und ResNet101 zeigen moderate Leistungen innerhalb dieser Gruppe (0,75 und 0,77), aber alle traditionellen Modelle übertreffen Cloud-basierte Bilderkennungstools wie AWS Rekognition, Google Cloud Vision und Azure Vision deutlich, die moderate Genauigkeit (mAP 0,61–0,64) bei Latenzen zwischen 2–3,5 Sekunden erreichen. Dies zeigt, dass traditionelle Modelle sowohl in Bezug auf Geschwindigkeit als auch Präzision dominieren.

Bei Vision Language Models, einschließlich OpenAI GPT-4.1, Claude Opus 4.1, X-AI Grok 2 Vision, Meta-Llama/LLama-3.2-11B Vision Instruct und Google Gemini 2.5 Flash, sind die Latenzen deutlich höher und liegen zwischen 1 und 12 Sekunden, mit mAP-Werten zwischen 0,60 und 0,75. Google Gemini 2.5 Flash erreicht 0,75 mAP und ist damit das genaueste VLM in unserem Test. Unter den anderen VLMs performt GPT-4.1 mit einem mAP von 0,73 stark, gefolgt von Claude Opus 4.1 (0,71) und X-AI Grok 2 Vision (0,70). GPT-4o-mini zeigt moderate Leistung (0,66 mAP), während Meta-Llama Vision Instruct deutlich zurückbleibt (0,60 mAP).

Die meisten Vision Language Models geben zuverlässig JSON-Ausgaben mit nahezu 100 % Erfolgsrate zurück, mit Ausnahme von Meta-Llama Vision Instruct, das nur in 36 % der Fälle erfolgreich war, und Gemini 2.5 Pro, das konsequent versagte (0 % Erfolgsrate), was ihre praktische Anwendbarkeit in automatisierten Pipelines stark einschränkt.

Zwar hinken Vision Language Models traditionellen Bilderkennungsmodellen in der reinen Geschwindigkeit generell hinterher, aber die leistungsstärksten VLMs wie Google Gemini 2.5 Flash (0,75 mAP) und GPT-4.1 (0,73 mAP) erreichen eine Klassifizierungsgenauigkeit, die der Leistung traditioneller CNNs nahekommt und Cloud APIs wie AWS Rekognition und Azure Vision deutlich übertrifft. In Bezug auf die Latenz liegen die meisten Vision Language Models bei 3-4 Sekunden, mit Ausnahme von Meta-Llama, das mit 12 Sekunden bemerkenswert langsamer ist, was die Auswirkungen der Modellarchitektur und -optimierung unterstreicht.

Insgesamt sind traditionelle Bilderkennungsmodelle immer noch sowohl in Bezug auf Geschwindigkeit als auch Genauigkeit überlegen. VLMs zeigen jedoch Potenzial für multimodales Reasoning und strukturierte Ausgaben, wobei die Latenz zwar durchgehend höher ist, die besten Modelle jedoch eine Genauigkeit erreichen, die traditionellen CNNs nahekommt und Cloud-basierte Bilderkennungsdienste übertrifft.

Klassenspezifische Leistung: Wo Modelle glänzen und schwächeln

Unsere Bewertung verwendete sieben sich überschneidende Klassen, die verschiedene Aspekte der Objekterkennung testen:

• face: Repräsentiert nur den Gesichtsbereich. Das Modell muss das Gesicht einer Person erkennen, was aufgrund seiner geringen Größe und feinen Details herausfordernd sein kann.
• head: Umfasst den gesamten Kopf mit Ausnahme des Gesichts. Konzentriert sich auf die Erkennung der Form und Struktur des Kopfes.
• head_with_helmet: Repräsentiert den Kopf mit Helm. Das Modell muss sowohl den Kopf als auch den Helm gemeinsam erkennen und testet so seine Fähigkeit, ihre Beziehung zu verstehen.
• helmet: Repräsentiert nur den Helm, unabhängig vom Vorhandensein einer Person oder eines Kopfes. Wichtig für die Ausrüstungserkennung.
• person: Erkennt das Vorhandensein einer Person, mit oder ohne Helm. Dient als allgemeine menschliche Erkennungsklasse.
• person_no_helmet: Repräsentiert eine Person, die keinen Helm trägt. Das Modell muss sowohl das Vorhandensein eines Menschen als auch das Fehlen eines Helms identifizieren.
• person_with_helmet: Repräsentiert eine Person, die einen Helm trägt. Erfordert die Unterscheidung sowohl des Vorhandenseins eines Menschen als auch der Helmnutzung und steht in engem Zusammenhang mit person_no_helmet.

Diese sich überschneidenden und eng verwandten Klassen können für Vision Language Models herausfordernd sein, da sie visuelle Informationen durch natürliche Sprache interpretieren, anstatt feine pixelbasierte Unterschiede direkt zu erfassen.

Leistung traditioneller CNNs

1. Face-Klasse
   • Beste Leistung: EfficientNet und DenseNet121 (100 %)
   • Niedrigste: ResNet101 (95 %)Die Gesichtserkennung ist bei CNNs hochgenau und übertrifft die meisten VLMs.
2. Head-Klasse
   • Beste: ResNet18 und DenseNet121 (69 %)
   • Niedrigste: ResNet50 (50 %)Moderate Leistung; CNNs haben bei der Kopf-Erkennung mehr Schwierigkeiten als bei den Klassen Gesicht und Helm.
3. Head und Head_with_helmet
   • Beste Leistung: EfficientNet und ResNet18 (Head_with_helmet 98 %, Head 65–69 %)
   • Niedrigste: ResNet50 (Head 50 %, Head_with_helmet 96 %)CNNs performen bei helmbekleideten Köpfen sehr gut und erreichen bei allen Modellen eine Genauigkeit von 96–98 %. Die Erkennung von unbedeckten Köpfen ist schwieriger, mit niedrigerer Genauigkeit (50–69 %), was darauf hindeutet, dass CNNs markante Objekte wie Helme besser unterscheiden als weniger deutliche Bereiche wie unbedeckte Köpfe.
4. Person-Klasse
   • Alle Modelle: 0 % Genauigkeit
5. Person_no_helmet
   • Beste: DenseNet121 (72 %)
   • Niedrigste: ResNet50 (53 %)CNNs bewältigen diese herausfordernde Klasse besser als VLMs, was ihre Fähigkeit unterstreicht, feine Details zu erfassen.
6. Person_with_helmet
   • Beste: EfficientNet (98 %)
   • Niedrigste: DenseNet121 (96 %)Hohe Genauigkeit bei allen Modellen; helmbekleidete Personen werden konsequent erkannt.

Leistung von Vision Language Models

1. Face-Klasse (Gesichtserkennung)
   • Beste Leistung: Claude Opus 4.1 (83 %)
   • Schwächste: Meta-Llama Vision Instruct (4 %) und GPT-4o-mini (12 %)VLMs performen bei kleinen und detaillierten Objekten wie Gesichtern generell schlechter; Meta-Llama und GPT-4o-mini haben Schwierigkeiten mit feinen Details.
2. Head und Head_with_helmet
   • Head: Claude Opus 4.1 (96 %) am höchsten, Meta-Llama (30 %) am niedrigsten
   • Head_with_helmet: GPT-4.1 (99 %) und Gemini 2.5 Flash (98 %) am höchsten, Meta-Llama (50 %) am niedrigstenModelle performen gut bei der Kopf-Erkennung mit oder ohne Helm; die meisten erreichen eine Genauigkeit von über 90 %, außer Meta-Llama.
3. Helmet-Klasse
   • Höchste: Grok 2 Vision (100 %), GPT-4.1 (99 %), Gemini 2.5 Flash (98 %)
   • Niedrigste: Meta-Llama (52 %)Die Unterscheidung zwischen helmgetragenen und nicht helmgetragenen Objekten ist generell einfacher, aber Meta-Llama schneidet schlechter ab.
4. Person-Klasse
   • Alle Modelle erreichen 100 %, wahrscheinlich aufgrund großer und klarer Objekte.
5. Person_no_helmet
   • Beste: GPT-4.1 und Gemini 2.5 Flash (58 %)
   • Niedrigste: Meta-Llama (18 %) und GPT-4o-mini (29 %)Das Erkennen feiner Details wie des Fehlens eines Helms ist herausfordernd; einige Modelle glänzen bei markanten Objekten, hinken aber bei nuancierten Klassen hinterher.
6. Person_with_helmet
   • Höchste: GPT-4.1 (98 %) und Gemini 2.5 Flash (98 %)
   • Niedrigste: Meta-Llama (55 %)Die meisten Modelle performen hier sehr gut.

Leistung von Cloud APIs

• Face-Klasse
  • Beste: AWS Rekognition (22 %)
  • Niedrigste: Google Cloud Vision (0 %)Die Gesichtserkennung ist bei Cloud APIs generell schlecht; feine Unterscheidungen wie Gesichter sind herausfordernd.
• Head und Head_with_helmet
  • Head: AWS Rekognition (24 %) am besten, Azure Vision am niedrigsten (0 %)
  • Head_with_helmet: AWS Rekognition (10 %) am besten, Azure Vision (1 %) am niedrigstenDie Erkennung von Köpfen, insbesondere helmgetragener oder unbedeckter Köpfe, ist begrenzt; Cloud APIs konzentrieren sich auf breitere Objekte statt auf feine Details.
• Helmet-Klasse
  • Beste: AWS Rekognition (94 %)
  • Niedrigste: Azure Vision (37 %)Die Helm-Erkennung ist für einige APIs (AWS) mäßig erfolgreich, aber bei den Anbietern inkonsistent.
• Person-Klasse
  • Alle Modelle: 100 % Große und klare Objekte wie ganze Personen werden von allen Cloud APIs zuverlässig erkannt.
• Person_no_helmet
  • Beste: Azure Vision (78 %)
  • Niedrigste: Google Cloud Vision (26 %)Die Leistung variiert stark; einige APIs können herausfordernde Klassen mäßig gut bewältigen.
• Person_with_helmet
  • Beste: AWS Rekognition (94 %)
  • Niedrigste: Azure Vision (37 %) Helmbekleidete Personen werden von AWS zuverlässig, aber von anderen Anbietern inkonsistent erkannt.

Für Gesichter erreichen CNNs die höchste Genauigkeit, gefolgt von VLMs, während Cloud APIs schlecht abschneiden. Bei den Klassen Head und Head_with_helmet bleiben CNNs stark, VLMs performen gut bei helmgetragenen Köpfen, aber weniger konsistent bei unbedeckten Köpfen, und Cloud APIs haben bei beiden Schwierigkeiten. Bei Helmen performen CNNs und VLMs generell sehr gut, während Cloud APIs variable Erfolge zeigen. In der Person-Klasse erkennen alle Paradigmen ganze Personen zuverlässig. Bei Person_no_helmet übertreffen CNNs sowohl VLMs als auch Cloud APIs und zeigen eine überlegene Handhabung feiner Details. Schließlich zeigen CNNs und VLMs bei Person_with_helmet weiterhin hohe Genauigkeit, während Cloud APIs je nach Anbieter inkonsistente Leistungen zeigen.

Präzision, Recall und F1-Score

Präzision misst, wie viele der positiven Vorhersagen eines Modells tatsächlich korrekt sind. Mit anderen Worten, sie beantwortet die Frage: „Von den Vorhersagen, die das Modell als positiv gekennzeichnet hat, wie viele sind wirklich korrekt?"

Recall misst, wie viele der tatsächlichen positiven Instanzen das Modell erfolgreich identifiziert. Es beantwortet die Frage: „Von allen wahren positiven Fällen, wie viele hat das Modell erkannt?"

F1-Score ist eine ausgewogene Zusammenfassung von Präzision und Recall. Er bietet eine einzelne Metrik, die sowohl Genauigkeit als auch Abdeckung widerspiegelt, was besonders nützlich ist, wenn Sie Präzision und Recall ausbalancieren möchten.

CNN-basierte Modelle (ResNet50, ResNet101, DenseNet121) zeigen hohe Leistung sowohl bei der Präzision (0,93–0,95) als auch beim Recall (0,91–0,94), was zu hohen F1-Scores (0,92–0,93) führt. Dies zeigt, dass sie sowohl in ihren Vorhersagen hochgenau sind als auch die Mehrheit der wahren positiven Instanzen erfassen können. EfficientNet zeigt ebenfalls einen hohen F1-Score (0,92) und bietet konsistente und zuverlässige Leistung.

Cloud APIs (AWS Rekognition, Google Cloud Vision, Azure Vision) haben niedrigere Präzision und Recall, mit F1-Scores im Bereich von 0,32 bis 0,58. Dies deutet darauf hin, dass Cloud-Dienste zwar für allgemeine Aufgaben optimiert sind, ihre Genauigkeit bei feinen Klassendistinktionen jedoch begrenzt ist.

Vision-Language-Modelle zeigen eine variablere Leistung. GPT-4.1, X-AI Grok 2 Vision und Claude Opus 4.1 erreichen exakt 0,76 F1-Scores, während Google Gemini 2.5 Flash mit einem F1-Score von 0,80 etwas besser abschneidet. Obwohl diese Modelle in einigen Klassen starke Leistungen zeigen, hinken sie CNNs in der allgemeinen Genauigkeit generell hinterher. Meta-Llama Vision Instruct hat einen F1-Score von 0,47, mit sowohl niedriger Präzision als auch Recall, was bedeutet, dass das Modell sowohl bei korrekten Vorhersagen als auch beim Erfassen wahrer Positivfälle Schwierigkeiten hat.

Mögliche Gründe für Leistungsunterschiede

Vorteil der CNN-Architektur

Traditionelle CNNs sind für die Extraktion von Pixelmerkmalen spezialisiert und ermöglichen eine schnelle, genaue Erkennung feiner Objekte. Ihre optimierten Faltungsschichten und hierarchischen Merkmalskarten ermöglichen niedrige Latenz und hohen mAP bei Standardaufgaben der Bilderkennung.

Multimodaler Overhead in VLMs

Vision Language Models verarbeiten sowohl Bilder als auch Text, was Cross-Attention- und Embedding-Alignment-Schritte hinzufügt. Dies ermöglicht Reasoning und kontextuelle Ausgaben, erhöht jedoch die Inferenzzeit, was zu einer höheren Latenz im Vergleich zu CNNs führt.

Feinkörnige Klassenerkennung

Überlappende oder subtile Klassen (z. B. person_no_helmet vs. person_with_helmet) verdeutlichen Modellunterschiede. CNNs erfassen diese Details konsequent, VLMs performen gut bei markanten Objekten, haben aber Schwierigkeiten mit subtilen Unterscheidungen, und Cloud APIs konzentrieren sich auf breite Klassen, was die Genauigkeit begrenzt.

Zuverlässigkeit strukturierter Ausgaben

Inkonsistente JSON-Generierung beeinflusst die VLM-Leistung. Modelle mit niedrigen Erfolgsraten erscheinen in Pipelines weniger effektiv, während CNNs und Cloud APIs vorhersehbare, deterministische Ausgaben produzieren.

Welches sollten Sie also wählen?

Traditionelle CNNs sind ideal für zeitkritische Anwendungen, bei denen Millisekunden-Reaktionszeiten wichtig sind, wie z. B. Echtzeit-Videoverarbeitung, autonome Fahrzeuge oder industrielle Sicherheitssysteme. Mit ihrer überlegenen Genauigkeit (mAP 0,75–0,81) und blitzschnellen Inferenz (0,03–0,2 s) glänzen diese traditionellen KI-Modelle, wenn Sie zuverlässige, konsistente Leistung ohne den Overhead der natürlichen Sprachverarbeitung oder Modellkomplexität benötigen. CNNs konzentrieren sich auf visuelle Daten- und Bildklassifizierungsaufgaben wie die Objekterkennung und bieten sowohl Bildgenauigkeit als auch Effizienz, ohne dass ein Fine-Tuning über multimodale Modelle erforderlich ist.

Vision Language Models (VLMs) glänzen, wenn Sie kontextuelles Verständnis und flexible Ausgaben benötigen. Diese Vision Language Models funktionieren sowohl in visuellen als auch in textuellen Modalitäten und ermöglichen es Large Language Models, Bildeingaben zusammen mit Textbeschreibungen zu verarbeiten. Perfekt für Anwendungen, die natürliche Sprach-Erklärungen, Bildunterschriften, visuelle Reasoning-Aufgaben oder sogar visuelle Fragebeantwortung erfordern, nutzen sie Vision-Encoder und Cross-Attention-Schichten, um Bild-Text-Paare in denselben dimensionsalen Raum zu überführen. Obwohl Sie eine höhere Latenz (3–12 s) akzeptieren, machen die Reasoning-Fähigkeiten, die sie für das Bildverständnis, visuelle Elemente und visuelle Anweisungen mitbringen, sie ideal für spezifischere nachgelagerte Aufgaben wie intelligente Inhaltsmoderation, Bildgenerierung, visuelles mathematisches Reasoning oder interaktive visuelle Assistenten. Durch die Verwendung von parameter-effizientem Fine-Tuning mit hochwertigen Trainingsdaten werden Vision Language Models (VLMs) zu leistungsstarken Machine-Learning-Modellen, die visuelle und textuelle Informationen unter einem gemeinsamen Embedding-Raum vereinen.

Cloud APIs bieten detaillierte, umfassende Antworten mit reichhaltigen Metadaten und Konfidenzwerten, was sie ideal macht, wenn Sie umfangreiche Informationen über eine einfache Klassifizierung hinaus benötigen. Diese APIs verlassen sich oft auf vortrainierte Vision-Encoder-Komponenten und visuelle Encoder, die auf großen öffentlichen Modell-Datensätzen mit konzeptuellen Bildunterschriften und relevanten Fotos trainiert wurden. Am besten für Anwendungen, die strukturierte JSON-Ausgaben, Begrenzungsboxen, Objektlokalisierung oder das Verständnis langer Videos erfordern, sind sie gebrauchsfertige Lösungen ohne die Notwendigkeit für robustes Modelltraining oder Infrastrukturmanagement. Obwohl ihre Genauigkeit moderat ist (mAP 0,61–0,66), reduzieren sie technische Details und Infrastrukturkosten und ermöglichen Aufgaben wie die automatische Berichtsgenerierung, die Extraktion semantischer Bedeutung und die Integration in einheitliche Frameworks mit bestehenden generativen Modellen.

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Vision Language Models (VLMs) – Wichtige Merkmale und Vorteile

Multimodales Reasoning

Vision Language Models (VLMs) sind leistungsstarke multimodale Modelle, die sowohl visuelle als auch textuelle Modalitäten gleichzeitig verarbeiten können, was es ihnen ermöglicht, visuelle und textuelle Informationen auf eine reichhaltigere, kontextbewusste Weise zu interpretieren. Durch die Ausrichtung von Bildeingaben mit natürlichen Sprach-Prompts ermöglichen sie fortgeschrittene Aufgaben wie automatische Bildunterschriften, Helmerkennung in Sicherheitsaufnahmen, visuelle Reasoning-Aufgaben, visuelle Fragebeantwortung und sogar das Erklären visueller Inhalte in natürlicher Sprache. Im Gegensatz zu traditionellen KI-Modellen, die sich nur auf visuelle Daten konzentrieren, kombinieren VLMs Vision-Fähigkeiten mit Large-Language-Model-Reasoning, was sie ideal für komplexe nachgelagerte Aufgaben macht.

Strukturierte Ausgaben und JSON-Generierung

Viele Vision Language Models können strukturierte Ausgaben wie JSON generieren, was für automatisierte Pipelines und Anwendungen wertvoll ist, die Textbeschreibungen neben Bildmerkmalen erfordern. In unserem Benchmark scheiterten ChatGPT-5 und Gemini 2.5 Pro konsequent, während Meta-Llama Vision Instruct nur etwa 36 % der Zeit erfolgreich war. Strukturierte Ausgaben sind besonders nützlich für visuelle Assistenten und ermöglichen Aufgaben wie die Objekterkennung, die Objektlokalisierung und die Bereitstellung zuverlässiger Daten für Machine-Learning-Modelle ohne umfangreiches Fine-Tuning.

Fine-Tuning-Fähigkeiten

VLMs unterstützen parameter-effizientes Fine-Tuning mit relativ kleinen Trainingsdaten und ermöglichen eine schnelle Anpassung an domänenspezifische visuelle Reasoning-Aufgaben. Beispielsweise können sie feinabgestimmt werden, um helmgetragene von nicht helmgetragenen Personen oder spezialisierte Sicherheitsausrüstung in Bildeingabeszenarien zu unterscheiden. Durch die Nutzung vortrainierter Vision-Encoder-Architekturen und robuster Modelltrainingstechniken können sie mit weniger konzeptuellen Bildunterschriften oder Bild-Text-Paaren besser generalisieren.

Einschränkungen von Vision Language Models

Latenz und Geschwindigkeit

Im Vergleich zu traditionellen CNNs oder einfacheren Vision-Modellen haben Vision Language Models typischerweise eine höhere Latenz, was Echtzeitanwendungen wie das Verständnis langer Videos einschränken kann. Einige multimodale Modelle, wie X-AI Grok 2 Vision und Google Gemini 2.5 Flash, sind in Bezug auf die Geschwindigkeit näher an Cloud APIs, aber Meta-Llama ist bemerkenswert langsamer. Der Kompromiss ergibt sich aus ihrem Modell-End-to-End-Design und Cross-Attention-Schichten, die die Reasoning-Fähigkeiten verbessern, aber die Inferenzzeit erhöhen.

Klassenspezifische Herausforderungen

Vision Language Models haben manchmal Schwierigkeiten mit sich überschneidenden Klassen und feinkörniger Objekterkennung, wie z. B. der Unterscheidung zwischen einem „Kopf" und einem „Kopf_mit_Helm" oder zwischen „Person_ohne_Helm" und „Person_mit_Helm". Während einige Modelle bei helmgetragenen Klassen gut performen, schneiden sie bei anderen visuellen Reasoning-Aufgaben wie der Erkennung von Gesichtern oder subtilen visuellen Elementen schlechter ab. Dies unterstreicht die Bedeutung hochwertiger Trainingsdaten und sorgfältigen Fine-Tunings bei der Zielsetzung spezifischerer nachgelagerter Aufgaben.

Zuverlässigkeit strukturierter Ausgaben

Die Konsistenz strukturierter Ausgaben wie JSON variiert stark. Während einige VLMs zuverlässig gültige Ausgaben generieren, scheitern andere in bestimmten Anwendungsfällen, was ihre Nützlichkeit in vollständig automatisierten Pipelines einschränkt. Selbst mit vortrainierten Vision-Encoder-Rückgraten und Ansätzen für gemeinsame Embedding-Räume scheitern einige Modelle immer noch daran, semantische Bedeutung in strukturierten Ausgaben aufrechtzuerhalten. Diese Inkonsistenz unterstreicht die Notwendigkeit für robustes Modelltraining, relevante Fotos im Datensatz und kontinuierliche Verbesserungen bei generativen Modellen für visuelle und sprachliche Modalitäten.

Benchmark-Methodik

Wir haben unsere umfassende Bewertung mit dem SHEL5K-Sicherheits-Helm-Erkennungsdatensatz durchgeführt und dabei speziell die ersten 500 Bilder verwendet, um einen konsistenten Vergleich über alle Modellarchitekturen hinweg zu gewährleisten. Der Datensatz enthält sieben sich überschneidende Klassen, die feinkörnige Objekterkennungsfähigkeiten testen: Gesicht, Kopf, Kopf_mit_Helm, Helm, Person, Person_ohne_Helm und Person_mit_Helm.

Datenvorverarbeitung

Die ursprünglichen SHEL5K-Datensatz-Annotationen waren im XML-Format bereitgestellt. Wir haben eine Vorverarbeitungspipeline entwickelt, um diese Annotationen in ein mehrschichtiges CSV-Format umzuwandeln, das für eine systematische Bewertung geeignet ist:

Jedes Bild wurde seinen entsprechenden Ground-Truth-Labels zugeordnet, wodurch ein standardisierter Bewertungsrahmen geschaffen wurde. Für traditionelle CNNs wurden Bilder auf eine Auflösung von 224×224 mit Standardnormalisierung vorverarbeitet. Vision Language Models und Cloud APIs erhielten Bilder in ihrem ursprünglichen Format, um kontextuelle Informationen zu bewahren.

Protokoll zur Bewertung traditioneller CNNs

Traditionelle Convolutional Neural Networks (EfficientNet, ResNet-Varianten, DenseNet121) wurden unter Verwendung etablierter Best Practices überwacht feinabgestimmt:

Trainingskonfiguration:

• Architektur: Vortrainierte Modelle mit modifizierten Klassifizierungsköpfen
• Verlustfunktion: BCEWithLogitsLoss für mehrschichtige Klassifizierung
• Optimierer: Adam mit Lernrate 1e-4
• Trainings-Epochen: 5
• Datenaufteilung: 80 % Training, 20 % Validierung
• Batch-Größe: 16

Testframework für Vision Language Models

VLMs wurden durch sorgfältig strukturierte Prompts bewertet, die darauf ausgelegt waren, konsistente, maschinenlesbare Antworten hervorzurufen. Unser Prompt-Engineering-Ansatz forderte JSON-formatierte Konfidenzwerte für jede Klasse.

API-Konfiguration:

• Temperatur: 0,1 (niedrige Temperatur für Konsistenz)
• Max. Tokens: 800
• Modelle getestet über OpenRouter API-Integration
• JSON-Parsing mit Fehlerbehandlung und Formatvalidierung

Erfolgsraten-Tracking: Wir haben den Prozentsatz gültiger JSON-Antworten überwacht, da VLMs manchmal natürliche Sprach-Erklärungen anstelle strukturierter Ausgaben generieren. Diese Metrik erwies sich als entscheidend für die Bewertung der praktischen Einsatzfähigkeit.

Cloud API-Integration und Label-Mapping

Cloud APIs stellten aufgrund ihrer allgemeinen Natur und unterschiedlichen Taxonomien einzigartige Herausforderungen dar. Wir haben umfassende Mapping-Strategien für jeden Dienst entwickelt:

Label-Mapping-Strategie:

Cloud APIs stellen eine grundlegende Herausforderung dar: Sie wurden nicht für unsere spezifische Sieben-Klassen-Taxonomie entwickelt. Diese Dienste geben allgemeine Labels wie „Person", „Helm", „Bauarbeiter" oder „Sicherheitsausrüstung" zurück, anstatt die präzisen Kombinationen, die wir zur Bewertung benötigen (wie „Person_mit_Helm" oder „Kopf_mit_Helm").

Um diese Einschränkung zu adressieren, haben wir umfassende Mapping-Wörterbücher für jeden Cloud-Dienst basierend auf ihren Ausgaben entwickelt. Azure Computer Vision-Mapping umfasste 50+ Label-Varianten, die verschiedene Möglichkeiten abdecken, wie die API Personen (Person, Mann, Frau, Arbeiter, Individuum), Helme (Helm, Schutzhelm, Sicherheitshelm, Mütze) und Gesichtszüge (Gesicht, menschliches Gesicht, Porträt) beschreiben könnte. Ähnliche umfangreiche Mappings wurden für AWS Rekognition und Google Cloud Vision erstellt, jeweils angepasst an das spezifische Vokabular und die Label-Muster dieses Dienstes.

Logik für die Inferenz kombinierter Klassen:

Der anspruchsvollste Aspekt unserer Cloud API-Bewertung bestand darin, kombinierte Klassen zu inferieren, die die APIs nicht explizit erkennen. Wir haben regelbasierte Logik implementiert, um zu erkennen, wenn mehrere grundlegende Elemente zusammen auftreten:

Wenn sowohl „Person" als auch „Helm" im selben Bild mit ausreichender Konfidenz erkannt werden, schließt das System auf „Person_mit_Helm" unter Verwendung des minimalen Konfidenzwerts zwischen den beiden Erkennungen (konservative Herangehensweise). Ebenso löst die gleichzeitige Erkennung von „Kopf" und „Helm" die Klassifizierung „Kopf_mit_Helm" aus.

Für negative Klassifizierungen, wenn eine Person erkannt wird, aber kein Helm gefunden wird, schließt das System auf „Person_ohne_Helm" mit leicht reduzierter Konfidenz (90 % der ursprünglichen Personenkonfidenz), um die Unsicherheit, die in negativer Inferenz inhärent ist, zu berücksichtigen.

Dieser Ansatz erkennt an, dass Cloud APIs bei der Erkennung einzelner Objekte glänzen, aber bei relationalen Reasoning über Objektkombinationen Schwierigkeiten haben – eine wichtige Einschränkung bei der Bewertung feinkörniger, kontextabhängiger Klassifizierungsaufgaben.

Bewertungsmetriken und statistische Analyse

Primäre Metriken:

• Mittlerer durchschnittlicher Präzisionswert (mAP): Primäres Genauigkeitsmaß unter Verwendung von Makro-Averaging über Klassen hinweg
• Präzision, Recall, F1-Score: Mikro-averagiert für die Gesamtleistungsbewertung
• Klassenspezifische Genauigkeit: Einzelne Klassenleistung für detaillierte Analyse
• Latenz: End-to-End-Verarbeitungszeit pro Bild
• Erfolgsrate: Prozentsatz gültiger Ausgaben (besonders relevant für VLMs)

Threshold-Auswahl: Ein Klassifizierungsschwellenwert von 0,5 wurde konsistent über alle Modelle angewendet, wobei VLMs Konfidenzwerte und traditionelle Modelle sigmoid-aktivierte Logits verwendeten.

Statistische Robustheit: Jedes Modell wurde auf identischen Bilddatensätzen mit konsistenter Vorverarbeitung bewertet, um einen fairen Vergleich zu gewährleisten. Latenzmessungen wurden über mehrere Durchläufe gemittelt, um Systemvarianz zu berücksichtigen.

Experimentelle Kontrollen und Einschränkungen

Umgesetzte Kontrollen:

• Identischer 500-Bilder-Testdatensatz über alle Modelle hinweg
• Konsistente Bewertungsmetriken und Schwellenwerte
• Standardisierte Fehlerbehandlung und Timeout-Verfahren
• Mehrere API-Schlüsselrotation zur Handhabung von Ratenbegrenzungen

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@misc{dilmegani2026,
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Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Nazlı Şipi

KI-Forscher

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Nazlı ist Datenanalystin bei AIMultiple. Sie verfügt über Erfahrung in der Datenanalyse in verschiedenen Branchen, wo sie an der Umwandlung komplexer Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse gearbeitet hat.

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