Vision Language Models a confronto con il riconoscimento delle immagini

I modelli Vision Language Models (VLM) avanzati possono sostituire i tradizionali modelli di riconoscimento delle immagini? Per scoprirlo, abbiamo confrontato 16 modelli leader in tre paradigmi: CNN tradizionali (ResNet, EfficientNet), VLM (come GPT-4.1, Gemini 2.5), e le API cloud (AWS, Google, Azure).

La Mean Average Precision (mAP) è stata la nostra metrica primaria di accuratezza, integrata da analisi della latenza, dei costi e delle prestazioni per classe.

Puoi vedere la metodologia del benchmark da qui.

Benchmark accuratezza vs latenza

Nel nostro benchmark, abbiamo valutato i modelli lungo quattro dimensioni: latenza, mean average precision (mAP), prezzo e tasso di successo. La latenza misura il tempo che un modello impiega per elaborare una singola immagine, mentre la mAP riflette l'accuratezza complessiva della classificazione. Il tasso di successo tiene traccia se un modello ha restituito un output JSON valido, particolarmente rilevante per i modelli di linguaggio visivo, che interpretano le immagini in linguaggio naturale anziché in dati strutturati.

I modelli tradizionali di riconoscimento delle immagini, come EfficientNet, ResNet18, ResNet50, ResNet101 e DenseNet121, mostrano costantemente sia bassa latenza (0.03–0.2 secondi) che accuratezza competitiva (mAP 0.75–0.81). Tra questi, DenseNet121 e ResNet18 raggiungono i punteggi mAP più alti (rispettivamente 0.81 e 0.80), mentre EfficientNet segue da vicino (0.78). ResNet50 e ResNet101 mostrano prestazioni moderate all'interno di questo gruppo (0.75 e 0.77), ma tutti i modelli tradizionali superano significativamente gli strumenti di riconoscimento delle immagini basati su cloud come AWS Rekognition, Google Cloud Vision e Azure Vision, che raggiungono un'accuratezza moderata (mAP 0.61–0.64) con latenze comprese tra 2 e 3.5 secondi. Ciò dimostra che i modelli tradizionali dominano sia in velocità che in precisione.

Per i modelli di linguaggio visivo, tra cui OpenAI GPT-4.1, Claude Opus 4.1, X-IA Grok 2 Vision, Meta-Llama/LLama-3.2-11B Vision Instruct e Google Gemini 2.5 Flash, le latenze sono significativamente più elevate, variando da 1 a 12 secondi, con valori mAP compresi tra 0.60 e 0.75. Google Gemini 2.5 Flash raggiunge 0.75 mAP, rendendolo il VLM più accurato nel nostro test. Tra gli altri VLM, GPT-4.1 ottiene buoni risultati con una mAP di 0.73, seguito da Claude Opus 4.1 (0.71) e X-IA Grok 2 Vision (0.70). GPT-4o-mini mostra prestazioni moderate (mAP 0.66), mentre Meta-Llama Vision Instruct è in forte ritardo (mAP 0.60).

La maggior parte dei modelli di linguaggio visivo restituisce output JSON affidabili con un successo vicino al 100%, fatta eccezione per Meta-Llama Vision Instruct, che ha avuto successo solo nel 36% dei casi, e Gemini 2.5 Pro, che ha costantemente fallito (0% di successo), limitando gravemente la loro applicabilità pratica nelle pipeline automatizzate.

Sebbene i modelli di linguaggio visivo siano generalmente inferiori ai modelli tradizionali di riconoscimento delle immagini in termini di velocità pura, i VLM più performanti come Google Gemini 2.5 Flash (0.75 mAP) e GPT-4.1 (0.73 mAP) raggiungono un'accuratezza di classificazione che si avvicina alle prestazioni delle CNN tradizionali e supera significativamente le API cloud come AWS Rekognition e Azure Vision. Per quanto riguarda la latenza, la maggior parte dei modelli di linguaggio visivo si aggira intorno ai 3-4 secondi, tranne Meta-Llama, che è notevolmente più lento a 12 secondi, evidenziando l'impatto dell'architettura del modello e dell'ottimizzazione.

Nel complesso, i modelli tradizionali di riconoscimento delle immagini eccellono ancora sia in velocità che in accuratezza. I VLM, tuttavia, mostrano potenzialità per il ragionamento multimodale e gli output strutturati, con una latenza costantemente più alta, ma i modelli migliori raggiungono un'accuratezza che si avvicina alle CNN tradizionali e supera i servizi di riconoscimento delle immagini basati su cloud.

Prestazioni specifiche per classe: dove i modelli eccellono e faticano

La nostra valutazione ha utilizzato sette classi sovrapposte che testano diversi aspetti del rilevamento degli oggetti:

• face: Rappresenta solo la regione del viso. Il modello deve rilevare il viso di una persona, il che può essere difficile a causa delle sue dimensioni ridotte e dei dettagli fini.
• head: Copre l'intera testa escludendo il viso. Si concentra sul rilevamento della forma e della struttura della testa.
• head_with_helmet: Rappresenta la testa che indossa un casco. Il modello deve rilevare sia la testa che il casco insieme, testando la sua capacità di riconoscere la loro relazione.
• helmet: Rappresenta solo il casco, indipendentemente dalla presenza di una persona o di una testa. Importante per il rilevamento dell'equipaggiamento.
• person: Rileva la presenza di una persona, con o senza casco. Serve come classe generale di rilevamento umano.
• person_no_helmet: Rappresenta una persona che non indossa un casco. Il modello deve identificare sia la presenza umana che l'assenza del casco.
• person_with_helmet: Rappresenta una persona che indossa un casco. Richiede di distinguere sia la presenza umana che l'uso del casco, strettamente correlato a person_no_helmet.

Queste classi sovrapposte e strettamente correlate possono essere impegnative per i modelli di linguaggio visivo, poiché interpretano le informazioni visive attraverso il linguaggio naturale anziché catturare direttamente le differenze a livello di pixel.

Prestazioni delle CNN tradizionali

1. Face class
   • Migliori prestazioni: EfficientNet e DenseNet121 (100%)
   • Peggiori: ResNet101 (95%) Il rilevamento del viso è estremamente accurato tra le CNN, superando la maggior parte dei VLM.
2. Head class
   • Migliori: ResNet18 e DenseNet121 (69%)
   • Peggiori: ResNet50 (50%) Prestazioni moderate; le CNN faticano di più con il rilevamento della testa rispetto alle classi di viso e casco.
3. Head and Head_with_helmet
   • Migliori prestazioni: EfficientNet e ResNet18 (Head_with_helmet 98%, Head 65–69%)
   • Peggiori: ResNet50 (Head 50%, Head_with_helmet 96%) Le CNN funzionano molto bene sulle teste con casco, raggiungendo un'accuratezza del 96–98% su tutti i modelli. Il rilevamento delle teste nude è più impegnativo, con un'accuratezza inferiore (50–69%), indicando che le CNN distinguono meglio oggetti prominenti come i caschi rispetto a regioni meno distinte come le teste senza casco.
4. Person class
   • Tutti i modelli: accuratezza dello 0%
5. Person_no_helmet
   • Migliori: DenseNet121 (72%)
   • Peggiori: ResNet50 (53%) Le CNN gestiscono questa classe impegnativa meglio dei VLM, evidenziando la loro capacità di catturare dettagli fini.
6. Person_with_helmet
   • Migliori: EfficientNet (98%)
   • Peggiori: DenseNet121 (96%) Elevata accuratezza su tutti i modelli; le persone con casco sono riconosciute costantemente.

Prestazioni dei modelli di linguaggio visivo

1. Face class (face detection)
   • Migliori prestazioni: Claude Opus 4.1 (83%)
   • Più deboli: Meta-Llama Vision Instruct (4%) e GPT-4o-mini (12%) I VLM generalmente funzionano peggio su oggetti piccoli e dettagliati come i visi; Meta-Llama e GPT-4o-mini faticano con i dettagli fini.
2. Head and Head_with_helmet
   • Head: Claude Opus 4.1 (96%) più alto, Meta-Llama (30%) più basso
   • Head_with_helmet: GPT-4.1 (99%) e Gemini 2.5 Flash (98%) più alto, Meta-Llama (50%) più basso. I modelli funzionano bene sul rilevamento della testa con o senza casco; la maggior parte raggiunge il 90%+ di accuratezza tranne Meta-Llama.
3. Helmet class
   • Più alti: Grok 2 Vision (100%), GPT-4.1 (99%), Gemini 2.5 Flash (98%)
   • Più basso: Meta-Llama (52%) Distinguere oggetti con casco da quelli senza è generalmente più facile, ma Meta-Llama ha prestazioni inferiori.
4. Person class
   • Tutti i modelli raggiungono il 100%, probabilmente grazie a oggetti grandi e chiari.
5. Person_no_helmet
   • Migliori: GPT-4.1 e Gemini 2.5 Flash (58%)
   • Peggiori: Meta-Llama (18%) e GPT-4o-mini (29%) Rilevare dettagli fini come l'assenza del casco è impegnativo; alcuni modelli eccellono su oggetti prominenti ma restano indietro su classi sfumate.
6. Person_with_helmet
   • Più alti: GPT-4.1 (98%) e Gemini 2.5 Flash (98%)
   • Più basso: Meta-Llama (55%) La maggior parte dei modelli funziona molto bene qui.

Prestazioni delle API cloud

• Face class
  • Migliori: AWS Rekognition (22%)
  • Peggiori: Google Cloud Vision (0%) Il rilevamento dei volti è generalmente scarso tra le API cloud; le distinzioni fini come i volti sono difficili.
• Head and Head_with_helmet
  • Head: AWS Rekognition (24%) migliore, Azure Vision peggiore (0%)
  • Head_with_helmet: AWS Rekognition (10%) migliore, Azure Vision (1%) peggiore. Il rilevamento delle teste, specialmente con o senza casco, è limitato; le API cloud si concentrano su oggetti più ampi anziché su dettagli fini.
• Helmet class
  • Migliori: AWS Rekognition (94%)
  • Peggiori: Azure Vision (37%) Il rilevamento del casco ha moderato successo per alcune API (AWS), ma incoerente tra i fornitori.
• Person class
  • Tutti i modelli: 100% Oggetti grandi e chiari come persone intere sono rilevati in modo affidabile da tutte le API cloud.
• Person_no_helmet
  • Migliori: Azure Vision (78%)
  • Peggiori: Google Cloud Vision (26%) Le prestazioni variano ampiamente; alcune API possono gestire classi impegnative moderatamente bene.
• Person_with_helmet
  • Migliori: AWS Rekognition (94%)
  • Peggiori: Azure Vision (37%) Le persone con casco sono rilevate in modo affidabile da AWS ma in modo incoerente da altri fornitori.

Per i volti, le CNN raggiungono la massima accuratezza, seguite dai VLM, mentre le API cloud hanno scarse prestazioni. Nelle classi testa e testa_con_casco, le CNN rimangono forti, i VLM funzionano bene sulle teste con casco ma meno costantemente sulle teste nude, e le API cloud faticano in entrambi i casi. Per i caschi, le CNN e i VLM generalmente funzionano molto bene, mentre le API cloud mostrano un successo variabile. Nella classe persona, tutti i paradigmi rilevano le persone intere in modo affidabile. Per persona_senza_casco, le CNN superano sia i VLM che le API cloud, dimostrando una gestione superiore dei dettagli fini. Infine, per persona_con_casco, le CNN e i VLM mantengono un'elevata accuratezza, mentre le API cloud mostrano prestazioni inconsistenti a seconda del fornitore.

Precisione, recupero e punteggio F1

La precisione misura quante delle previsioni positive di un modello sono effettivamente corrette. In altre parole, risponde alla domanda: "Tra le previsioni che il modello ha etichettato come positive, quante sono veramente corrette?"

Il recupero misura quanti dei casi positivi effettivi il modello identifica con successo. Risponde alla domanda: "Di tutti i casi veri positivi, quanti ne ha rilevati il modello?"

Il punteggio F1 è un riepilogo bilanciato di precisione e recupero. Fornisce un'unica metrica che riflette sia l'accuratezza che la copertura, particolarmente utile quando si vuole bilanciare precisione e recupero.

I modelli basati su CNN (ResNet50, ResNet101, DenseNet121) mostrano elevate prestazioni sia in precisione (0.93–0.95) che in recupero (0.91–0.94), con conseguenti alti punteggi F1 (0.92–0.93). Ciò indica che sono sia altamente accurati nelle loro previsioni che in grado di catturare la maggior parte dei casi positivi veri. Anche EfficientNet mostra un punteggio F1 elevato (0.92), offrendo prestazioni costanti e affidabili.

Le API cloud (AWS Rekognition, Google Cloud Vision, Azure Vision) hanno precisione e recupero inferiori, con punteggi F1 che vanno da 0.32 a 0.58. Ciò suggerisce che, sebbene i servizi cloud siano ottimizzati per attività generiche, la loro accuratezza nella distinzione di classi fini è limitata.

I modelli di linguaggio visivo mostrano prestazioni più variabili. GPT-4.1, X-IA Grok 2 Vision e Claude Opus 4.1 raggiungono esattamente punteggi F1 di 0.76, mentre Google Gemini 2.5 Flash si comporta leggermente meglio con un punteggio F1 di 0.80. Sebbene questi modelli dimostrino buone prestazioni in alcune classi, generalmente sono inferiori alle CNN nell'accuratezza complessiva. Meta-Llama Vision Instruct ha un punteggio F1 di 0.47, con bassa precisione e recupero, il che significa che il modello fatica sia nel fare previsioni corrette che nel catturare i veri positivi.

Potenziali ragioni delle differenze di prestazioni

Vantaggio dell'architettura CNN

Le CNN tradizionali sono specializzate nell'estrazione di caratteristiche a livello di pixel, consentendo un rilevamento veloce e accurato di oggetti a grana fine. I loro strati convoluzionali ottimizzati e le mappe di caratteristiche gerarchiche consentono bassa latenza e alta mAP in compiti di riconoscimento delle immagini standard.

Overhead multimodale nei VLM

I modelli di linguaggio visivo elaborano sia immagini che testo, aggiungendo passaggi di attenzione incrociata e allineamento degli embedding. Ciò consente ragionamento e output contestuali ma aumenta il tempo di inferenza, portando a una latenza più elevata rispetto alle CNN.

Rilevamento di classi a grana fine

Le classi sovrapposte o sottili (ad esempio, persona_senza_casco vs persona_con_casco) mettono in evidenza le differenze tra modelli. Le CNN catturano costantemente questi dettagli, i VLM funzionano bene su oggetti prominenti ma faticano con le distinzioni sottili, e le API cloud si concentrano su classi ampie, limitando l'accuratezza.

Affidabilità dell'output strutturato

La generazione inconsistente di JSON influisce sulle prestazioni dei VLM. I modelli con bassi tassi di successo appaiono meno efficaci nelle pipeline, mentre le CNN e le API cloud producono output prevedibili e deterministici.

Quindi quale scegliere?

Le CNN tradizionali sono ideali per applicazioni critiche in termini di velocità dove i tempi di risposta in millisecondi sono importanti, come l'elaborazione video in tempo reale, i veicoli autonomi o i sistemi di sicurezza industriali. Con la loro accuratezza superiore (mAP 0.75–0.81) e un'inferenza fulminea (0.03–0.2s), questi modelli di IA tradizionali eccellono quando hai bisogno di prestazioni affidabili e consistenti senza l'overhead dell'elaborazione del linguaggio naturale o della complessità del modello. Le CNN si concentrano su compiti di dati visivi e classificazione delle immagini come il rilevamento di oggetti, offrendo sia accuratezza visiva che efficienza senza la necessità di messa a punto su modelli multimodali.

I Vision Language Models (VLM) brillano quando hai bisogno di comprensione contestuale e output flessibili. Questi modelli di linguaggio visivo lavorano attraverso modalità visive e testuali, consentendo ai modelli linguistici di grandi dimensioni di elaborare input di immagini insieme a descrizioni testuali. Perfetti per applicazioni che richiedono spiegazioni in linguaggio naturale, didascalie di immagini, attività di ragionamento visivo o persino risposta a domande visive, sfruttano codificatori visivi e strati di attenzione incrociata per allineare coppie di immagini e testo nello stesso spazio dimensionale. Pur accettando una latenza più elevata (3–12s), le capacità di ragionamento che portano alla comprensione delle immagini, agli elementi visivi e alle istruzioni visive li rendono ideali per attività a valle più specifiche come la moderazione intelligente dei contenuti, la generazione di immagini, il ragionamento matematico visivo o gli assistenti visivi interattivi. Utilizzando la messa a punto efficiente dei parametri con dati di addestramento di alta qualità, i modelli di linguaggio visivo (VLM) diventano potenti modelli di machine learning che unificano le informazioni visive e testuali sotto uno spazio di embedding condiviso.

Le API cloud forniscono risposte dettagliate e complete con ricchi metadati e punteggi di confidenza, rendendole ideali quando hai bisogno di informazioni estese oltre la semplice classificazione. Queste API spesso si basano su componenti di codificatore visivo preaddestrati e codificatori visivi addestrati su dataset di modelli pubblici su larga scala di didascalie concettuali e foto pertinenti. Ideali per applicazioni che richiedono output JSON strutturati, bounding box, localizzazione di oggetti o comprensione di video lunghi, sono soluzioni pronte all'uso senza la necessità di un robusto addestramento del modello o gestione dell'infrastruttura. Sebbene la loro accuratezza sia moderata (mAP 0.61–0.66), riducono i dettagli tecnici e i costi dell'infrastruttura, consentendo attività come la generazione automatica di report, l'estrazione del significato semantico e l'integrazione unificata con i modelli generativi esistenti.

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Modelli di linguaggio visivo (VLM) – Caratteristiche principali e vantaggi

Ragionamento multimodale

I Vision Language Models (VLM) sono potenti modelli multimodali in grado di elaborare simultaneamente modalità visive e testuali, consentendo loro di interpretare le informazioni visive e testuali in modo più ricco e consapevole del contesto. Allineando l'input dell'immagine con i prompt in linguaggio naturale, consentono attività avanzate come la didascalizzazione automatica delle immagini, il rilevamento del casco nei filmati di sicurezza, attività di ragionamento visivo, risposta a domande visive e persino la spiegazione del contenuto visivo in linguaggio naturale. A differenza dei modelli di IA tradizionali che si concentrano solo sui dati visivi, i VLM combinano le capacità visive con il ragionamento dei modelli linguistici di grandi dimensioni, rendendoli ideali per attività a valle complesse.

Output strutturato e generazione di JSON

Molti modelli di linguaggio visivo possono generare output strutturati come JSON, che è prezioso per le pipeline automatizzate e le applicazioni che richiedono descrizioni testuali insieme alle caratteristiche delle immagini. Nel nostro benchmark, ChatGPT-5 e Gemini 2.5 Pro hanno fallito costantemente, mentre Meta-Llama Vision Instruct ha avuto successo solo circa il 36% delle volte. Gli output strutturati sono particolarmente utili per gli assistenti visivi, consentendo attività come il rilevamento di oggetti, la localizzazione di oggetti e la produzione di dati affidabili per i modelli di machine learning senza una messa a punto estesa.

Capacità di messa a punto

I VLM supportano la messa a punto efficiente dei parametri con dati di addestramento relativamente piccoli, consentendo un rapido adattamento a compiti di ragionamento visivo specifici del dominio. Ad esempio, possono essere messi a punto per distinguere individui con casco da quelli senza o attrezzature di sicurezza specializzate in scenari di input di immagini. Sfruttando architetture di codificatore visivo preaddestrate e tecniche robuste di addestramento del modello, possono generalizzare meglio con meno didascalie concettuali o coppie di immagini e testo.

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Limiti dei modelli di linguaggio visivo

Latenza e velocità

Rispetto alle CNN tradizionali o ai modelli visivi più semplici, i modelli di linguaggio visivo hanno tipicamente una latenza più elevata, che può limitare le applicazioni in tempo reale come la comprensione di video lunghi. Alcuni modelli multimodali, come X-IA Grok 2 Vision e Google Gemini 2.5 Flash, si avvicinano in velocità alle API cloud, ma Meta-Llama è notevolmente più lento. Il compromesso deriva dal loro design end-to-end del modello e dagli strati di attenzione incrociata, che migliorano le capacità di ragionamento ma aumentano il tempo di inferenza.

Sfide per classe

I modelli di linguaggio visivo a volte faticano con classi sovrapposte e riconoscimento di oggetti a grana fine, come differenziare tra una "testa" e una "testa_con_casco" o tra "persona_senza_casco" e "persona_con_casco". Mentre alcuni modelli funzionano bene su classi con casco, hanno prestazioni inferiori in altri compiti di ragionamento visivo come il rilevamento di volti o elementi visivi sottili. Ciò evidenzia l'importanza di dati di addestramento di alta qualità e di una messa a punto attenta quando ci si rivolge a compiti a valle più specifici.

Affidabilità dell'output strutturato

La coerenza degli output strutturati come il JSON varia notevolmente. Mentre alcuni VLM generano in modo affidabile output validi, altri falliscono in casi d'uso particolari, limitando la loro utilità nelle pipeline completamente automatizzate. Anche con backbone di codificatori visivi preaddestrati e approcci basati su spazi di embedding condivisi, alcuni modelli ancora non riescono a mantenere il significato semantico nell'output strutturato. Questa incoerenza sottolinea la necessità di un robusto addestramento del modello, di foto pertinenti nel dataset e di miglioramenti continui nei modelli generativi per le modalità visive e linguistiche.

Metodologia del benchmark

Abbiamo condotto la nostra valutazione completa utilizzando il dataset SHEL5K per il rilevamento dei caschi di sicurezza, utilizzando in particolare le prime 500 immagini per garantire un confronto coerente tra tutte le architetture dei modelli. Il dataset contiene sette classi sovrapposte progettate per testare le capacità di rilevamento di oggetti a grana fine: volto, testa, testa_con_casco, casco, persona, persona_senza_casco e persona_con_casco.

Preelaborazione dei dati

Le annotazioni originali del dataset SHEL5K erano fornite in formato XML. Abbiamo sviluppato una pipeline di preelaborazione per convertire queste annotazioni in un formato CSV multi-etichetta adatto per una valutazione sistematica:

Ogni immagine è stata mappata alle corrispondenti etichette ground truth, creando un quadro di valutazione standardizzato. Per le CNN tradizionali, le immagini sono state preelaborate a una risoluzione 224×224 con normalizzazione standard. I modelli di linguaggio visivo e le API cloud hanno ricevuto le immagini nel loro formato originale per preservare le informazioni contestuali.

Protocollo di valutazione delle CNN tradizionali

Le reti neurali convoluzionali tradizionali (EfficientNet, varianti ResNet, DenseNet121) sono state sottoposte a messa a punto supervisionata utilizzando le migliori pratiche consolidate:

Configurazione dell'addestramento:

• Architettura: modelli preaddestrati con teste di classificazione modificate
• Funzione di loss: BCEWithLogitsLoss per classificazione multi-etichetta
• Ottimizzatore: Adam con tasso di apprendimento 1e-4
• Epoche di addestramento: 5
• Suddivisione dei dati: 80% addestramento, 20% validazione
• Dimensione del batch: 16

Quadro di test per i modelli di linguaggio visivo

I VLM sono stati valutati tramite prompt attentamente strutturati progettati per suscitare risposte coerenti e leggibili dalla macchina. Il nostro approccio di ingegneria dei prompt richiedeva punteggi di confidenza in formato JSON per ogni classe.

Configurazione API:

• Temperatura: 0.1 (bassa temperatura per coerenza)
• Token massimi: 800
• Modelli testati tramite integrazione OpenRouter API
• Analisi JSON con gestione degli errori e validazione del formato

Monitoraggio del tasso di successo: Abbiamo monitorato la percentuale di risposte JSON valide, poiché i VLM a volte generano spiegazioni in linguaggio naturale invece di output strutturati. Questa metrica si è rivelata cruciale per valutare la fattibilità del deployment pratico.

Integrazione delle API cloud e mappatura delle etichette

Le API cloud hanno presentato sfide uniche a causa della loro natura general-purpose e delle diverse tassonomie. Abbiamo sviluppato strategie di mappatura complete per ciascun servizio:

Strategia di mappatura delle etichette:

Le API cloud presentano una sfida fondamentale: non sono state progettate per la nostra specifica tassonomia a sette classi. Questi servizi restituiscono etichette generiche come "persona", "casco", "lavoratore edile" o "attrezzatura di sicurezza" anziché le combinazioni precise che dobbiamo valutare (come "persona_con_casco" o "testa_con_casco").

Per affrontare questa limitazione, abbiamo sviluppato dizionari di mappatura completi per ogni servizio cloud in base ai loro output. La mappatura di Azure Computer Vision includeva oltre 50 varianti di etichette che coprono diversi modi in cui l'API potrebbe descrivere le persone (persona, uomo, donna, lavoratore, individuo), i caschi (casco, elmetto, casco di sicurezza, berretto) e le caratteristiche facciali (viso, volto umano, ritratto). Mappature estese simili sono state create per AWS Rekognition e Google Cloud Vision, ciascuna adattata al vocabolario specifico e ai modelli di etichettatura di quel servizio.

Logica di inferenza per classi combinate:

L'aspetto più sofisticato della nostra valutazione delle API cloud ha riguardato l'inferenza di classi combinate che le API non riconoscono esplicitamente. Abbiamo implementato una logica basata su regole per rilevare quando più elementi di base compaiono insieme:

Quando sia "persona" che "casco" vengono rilevati nella stessa immagine con sufficiente confidenza, il sistema inferisce "persona_con_casco" utilizzando il punteggio di confidenza minimo tra le due rilevazioni (approccio conservativo). Allo stesso modo, rilevare contemporaneamente "testa" e "casco" attiva la classificazione "testa_con_casco".

Per le classificazioni negative, quando viene rilevata una persona ma non viene trovato alcun casco, il sistema inferisce "persona_senza_casco" con una confidenza leggermente ridotta (90% della confidenza originale della persona) per tenere conto dell'incertezza insita nell'inferenza negativa.

Questo approccio riconosce che le API cloud eccellono nel rilevare singoli oggetti ma faticano con il ragionamento relazionale sulle combinazioni di oggetti, un limite chiave quando si valutano compiti di classificazione a grana fine e dipendenti dal contesto.

Metriche di valutazione e analisi statistica

Metriche primarie:

• Mean Average Precision (mAP): misura di accuratezza primaria utilizzando la macro-media tra le classi
• Precisione, Recupero, Punteggio F1: micro-media per la valutazione complessiva delle prestazioni
• Accuratezza per classe: prestazioni individuali di classe per un'analisi dettagliata
• Latenza: tempo di elaborazione end-to-end per immagine
• Tasso di successo: percentuale di output validi (particolarmente rilevante per i VLM)

Selezione della soglia: una soglia di classificazione di 0.5 è stata applicata costantemente a tutti i modelli, con i VLM che utilizzano punteggi di confidenza e i modelli tradizionali che utilizzano logit attivati da sigmoide.

Robustezza statistica: ogni modello è stato valutato su set di immagini identici con preelaborazione coerente per garantire un confronto equo. Le misurazioni della latenza sono state mediate su più esecuzioni per tenere conto della varianza del sistema.

Controlli sperimentali e limitazioni

Controlli implementati:

• Set di test identico di 500 immagini per tutti i modelli
• Metriche e soglie di valutazione coerenti
• Procedure standardizzate di gestione degli errori e timeout
• Rotazione di più chiavi API per gestire i limiti di velocità

Cita questo benchmark

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Şipi, Nazlı},
  title  = {{Vision Language Models a confronto con il riconoscimento delle immagini}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
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Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017. AIMultiple fornisce informazioni a centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb), tra cui il 55% delle aziende Fortune 500, ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali come Business Insider, Forbes, Washington Post, società globali come Deloitte e HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione Europea. È possibile consultare l'elenco di altre aziende e risorse autorevoli che hanno citato AIMultiple. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, responsabile acquisti tecnologici e imprenditore nel settore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un report di McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di un'azienda di telecomunicazioni, riportando direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in soli 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato oggetto di articoli su importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem partecipa regolarmente come relatore a conferenze internazionali di settore. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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Ricercato da

Nazlı Şipi

Ricercatore AI

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Nazlı è un'analista di dati presso AIMultiple. Ha precedente esperienza nell'analisi dei dati in vari settori, dove ha lavorato per trasformare insiemi di dati complessi in informazioni utili.

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