Modelos de Linguagem Visual Comparados ao Reconhecimento de Imagem

Os Modelos de Linguagem Visual (VLMs) avançados podem substituir os modelos tradicionais de reconhecimento de imagem? Para descobrir, avaliamos 16 modelos líderes em três paradigmas: CNNs tradicionais (ResNet, EfficientNet), VLMs (como GPT-4.1, Gemini 2.5) e APIs em nuvem (AWS, Google, Azure).

A Precisão Média Média (mAP) serviu como nossa métrica principal de precisão, complementada por latência, custo e análise de desempenho específico por classe.

Você pode ver a metodologia de benchmark a partir daqui.

Benchmark de precisão vs latência

Em nosso benchmark, avaliamos os modelos ao longo de quatro dimensões: latência, precisão média média (mAP), preço e taxa de sucesso. A latência mede o tempo que um modelo leva para processar uma única imagem, enquanto o mAP reflete a precisão geral da classificação. A taxa de sucesso rastreia se um modelo retornou uma saída JSON válida, particularmente relevante para modelos de linguagem visual, que interpretam imagens em linguagem natural em vez de dados estruturados.

Modelos tradicionais de reconhecimento de imagem, como EfficientNet, ResNet18, ResNet50, ResNet101 e DenseNet121, mostram consistentemente baixa latência (0,03–0,2 segundos) e precisão competitiva (mAP 0,75–0,81). Entre eles, DenseNet121 e ResNet18 alcançam as maiores pontuações de mAP (0,81 e 0,80, respectivamente), enquanto o EfficientNet segue de perto (0,78). ResNet50 e ResNet101 mostram desempenho moderado dentro deste grupo (0,75 e 0,77), mas todos os modelos tradicionais superam significativamente ferramentas de reconhecimento de imagem baseadas em nuvem como AWS Rekognition, Google Cloud Vision e Azure Vision, que alcançam precisão moderada (mAP 0,61–0,64) com latências entre 2–3,5 segundos. Isso demonstra que os modelos tradicionais dominam tanto em velocidade quanto em precisão.

Para modelos de linguagem visual, incluindo OpenAI GPT-4.1, Claude Opus 4.1, X-AI Grok 2 Vision, Meta-Llama/LLama-3.2-11B Vision Instruct e Google Gemini 2.5 Flash, as latências são significativamente mais altas, variando de 1 a 12 segundos, com valores de mAP entre 0,60 e 0,75. Google Gemini 2.5 Flash alcança 0,75 mAP, tornando-o o VLM mais preciso em nosso teste. Entre outros VLMs, GPT-4.1 desempenha fortemente com um mAP de 0,73, seguido por Claude Opus 4.1 (0,71) e X-AI Grok 2 Vision (0,70). GPT-4o-mini mostra desempenho moderado (0,66 mAP), enquanto Meta-Llama Vision Instruct fica significativamente atrás (0,60 mAP).

A maioria dos modelos de linguagem visual retorna com confiança saídas JSON com quase 100% de sucesso, exceto por Meta-Llama Vision Instruct, que teve sucesso apenas 36% das vezes e Gemini 2.5 Pro, que falhou consistentemente (0% de sucesso), limitando severamente sua aplicabilidade prática em pipelines automatizados.

Embora os modelos de linguagem visual geralmente fiquem atrás dos modelos tradicionais de reconhecimento de imagem em velocidade bruta, os VLMs de melhor desempenho, como Google Gemini 2.5 Flash (0,75 mAP) e GPT-4.1 (0,73 mAP), alcançam precisão de classificação que se aproxima do desempenho tradicional de CNN e excede significativamente APIs em nuvem como AWS Rekognition e Azure Vision. Em termos de latência, a maioria dos modelos de linguagem visual se agrupa em torno de 3-4 segundos, exceto Meta-Llama, que é notavelmente mais lento em 12 segundos, destacando o impacto da arquitetura e otimização do modelo.

No geral, os modelos tradicionais de reconhecimento de imagem ainda se destacam tanto em velocidade quanto em precisão. Os VLMs, no entanto, mostram promessa para raciocínio multimodal e saídas estruturadas, com latência consistentemente mais alta, mas os melhores modelos alcançando precisão que se aproxima das CNNs tradicionais e supera os serviços de reconhecimento de imagem baseados em nuvem.

Desempenho específico por classe: onde os modelos se destacam e lutam

Nossa avaliação usou sete classes sobrepostas que testam diferentes aspectos da detecção de objetos:

• face: Representa apenas a região do rosto. O modelo precisa detectar o rosto de uma pessoa, o que pode ser desafiador devido ao seu pequeno tamanho e detalhes finos.
• head: Cobre toda a cabeça excluindo o rosto. Foca em detectar a forma e a estrutura da cabeça.
• head_with_helmet: Representa a cabeça usando um capacete. O modelo deve detectar tanto a cabeça quanto o capacete juntos, testando sua capacidade de reconhecer sua relação.
• helmet: Representa apenas o capacete, independentemente da presença de uma pessoa ou cabeça. Importante para detecção de equipamentos.
• person: Detecta a presença de uma pessoa, com ou sem capacete. Serve como uma classe geral de detecção humana.
• person_no_helmet: Representa uma pessoa que não está usando um capacete. O modelo deve identificar tanto a presença humana quanto a ausência de capacete.
• person_with_helmet: Representa uma pessoa usando um capacete. Requer distinguir tanto a presença humana quanto o uso de capacete, estreitamente relacionado ao person_no_helmet.

Essas classes sobrepostas e intimamente relacionadas podem ser desafiadoras para modelos de linguagem visual, pois eles interpretam informações visuais através da linguagem natural em vez de capturar diretamente diferenças de nível de pixel de grão fino.

Desempenho tradicional de CNN

1. Classe Face
   • Melhor desempenho: EfficientNet e DenseNet121 (100%)
   • Mais baixo: ResNet101 (95%)A detecção de rosto é altamente precisa em CNNs, superando a maioria dos VLMs.
2. Classe Head
   • Melhor: ResNet18 e DenseNet121 (69%)
   • Mais baixo: ResNet50 (50%)Desempenho moderado; CNNs lutam mais com detecção de cabeça do que com classes de rosto e capacete.
3. Head e Head_with_helmet
   • Melhor desempenho: EfficientNet e ResNet18 (Head_with_helmet 98%, Head 65–69%)
   • Mais baixo: ResNet50 (Head 50%, Head_with_helmet 96%)CNNs performam muito bem em cabeças com capacete, alcançando 96–98% de precisão em todos os modelos. A detecção de cabeças nuas é mais desafiadora, com precisão mais baixa (50–69%), indicando que CNNs distinguem objetos proeminentes como capacetes melhor do que regiões menos distintas como cabeças sem capacete.
4. Classe Person
   • Todos os modelos: 0% de precisão
5. Person_no_helmet
   • Melhor: DenseNet121 (72%)
   • Mais baixo: ResNet50 (53%)CNNs lidam com esta classe desafiadora melhor do que VLMs, destacando sua capacidade de capturar detalhes de grão fino.
6. Person_with_helmet
   • Melhor: EfficientNet (98%)
   • Mais baixo: DenseNet121 (96%)Alta precisão em todos os modelos; pessoas com capacete são consistentemente reconhecidas.

Desempenho de modelo de linguagem visual

1. Classe Face (detecção de rosto)
   • Melhor desempenho: Claude Opus 4.1 (83%)
   • Mais fraco: Meta-Llama Vision Instruct (4%) e GPT-4o-mini (12%)VLMs geralmente performam pior em objetos pequenos e detalhados como rostos; Meta-Llama e GPT-4o-mini lutam com detalhes finos.
2. Head e Head_with_helmet
   • Head: Claude Opus 4.1 (96%) mais alto, Meta-Llama (30%) mais baixo
   • Head_with_helmet: GPT-4.1 (99%) e Gemini 2.5 Flash (98%) mais alto, Meta-Llama (50%) mais baixoOs modelos performam bem na detecção de cabeça com ou sem capacete; a maioria atinge 90%+ de precisão exceto Meta-Llama.
3. Classe Helmet
   • Mais alto: Grok 2 Vision (100%), GPT-4.1 (99%), Gemini 2.5 Flash (98%)
   • Mais baixo: Meta-Llama (52%)Distinguir objetos com capacete vs. sem capacete é geralmente mais fácil, mas Meta-Llama tem desempenho inferior.
4. Classe Person
   • Todos os modelos alcançam 100%, provavelmente devido a objetos grandes e claros.
5. Person_no_helmet
   • Melhor: GPT-4.1 e Gemini 2.5 Flash (58%)
   • Mais baixo: Meta-Llama (18%) e GPT-4o-mini (29%)Detectar detalhes finos como ausência de capacete é desafiador; alguns modelos se destacam em objetos proeminentes, mas ficam atrás em classes sutis.
6. Person_with_helmet
   • Mais alto: GPT-4.1 (98%) e Gemini 2.5 Flash (98%)
   • Mais baixo: Meta-Llama (55%)A maioria dos modelos performam muito bem aqui.

Desempenho de API em nuvem

• Classe Face
  • Melhor: AWS Rekognition (22%)
  • Mais baixo: Google Cloud Vision (0%)A detecção de rosto é geralmente ruim em APIs em nuvem; distinções de grão fino como rostos são desafiadoras.
• Head e Head_with_helmet
  • Head: AWS Rekognition (24%) melhor, Azure Vision mais baixo (0%)
  • Head_with_helmet: AWS Rekognition (10%) melhor, Azure Vision (1%) mais baixo A detecção de cabeças, especialmente com ou sem capacete, é limitada; APIs em nuvem focam em objetos mais amplos em vez de detalhes finos.
• Classe Helmet
  • Melhor: AWS Rekognition (94%)
  • Mais baixo: Azure Vision (37%)A detecção de capacete é moderadamente bem-sucedida para algumas APIs (AWS), mas inconsistente entre provedores.
• Classe Person
  • Todos os modelos: 100% Objetos grandes e claros como pessoas completas são detectados com confiança por todas as APIs em nuvem.
• Person_no_helmet
  • Melhor: Azure Vision (78%)
  • Mais baixo: Google Cloud Vision (26%)O desempenho varia amplamente; algumas APIs podem lidar com classes desafiadoras moderadamente bem.
• Person_with_helmet
  • Melhor: AWS Rekognition (94%)
  • Mais baixo: Azure Vision (37%) Pessoas com capacete são detectadas com confiança pela AWS, mas inconsistentemente por outros provedores.

Para rostos, CNNs alcançam a maior precisão, seguidas por VLMs, enquanto APIs em nuvem performam mal. Nas classes head e head_with_helmet, CNNs permanecem fortes, VLMs performam bem em cabeças com capacete, mas menos consistentemente em cabeças nuas, e APIs em nuvem lutam com ambas. Para capacetes, CNNs e VLMs geralmente performam muito bem, enquanto APIs em nuvem mostram sucesso variável. Na classe person, todos os paradigmas detectam pessoas completas com confiança. Para person_no_helmet, CNNs superam tanto VLMs quanto APIs em nuvem, demonstrando manuseio superior de detalhes de grão fino. Finalmente, para person_with_helmet, CNNs e VLMs mantêm alta precisão, enquanto APIs em nuvem mostram desempenho inconsistente dependendo do provedor.

Precisão, recall e F1-score

Precisão mede quantas das previsões positivas de um modelo são realmente corretas. Em outras palavras, responde à pergunta: "Das previsões que o modelo rotulou como positivas, quantas são realmente corretas?"

Recall mede quantas das instâncias positivas reais o modelo identificou com sucesso. Responde à pergunta: "De todos os casos verdadeiros positivos, quantos o modelo detectou?"

F1-Score é um resumo equilibrado de precisão e recall. Fornece uma única métrica refletindo tanto precisão quanto cobertura, particularmente útil quando você quer equilibrar precisão e recall.

Modelos baseados em CNN (ResNet50, ResNet101, DenseNet121) mostram alto desempenho tanto em precisão (0,93–0,95) quanto em recall (0,91–0,94), resultando em altos F1-scores (0,92–0,93). Isso indica que eles são altamente precisos em suas previsões e capazes de capturar a maioria das instâncias verdadeiras positivas. EfficientNet também mostra um alto F1-score (0,92), oferecendo desempenho consistente e confiável.

APIs em nuvem (AWS Rekognition, Google Cloud Vision, Azure Vision) têm precisão e recall mais baixos, com F1-scores variando de 0,32 a 0,58. Isso sugere que, embora os serviços em nuvem sejam otimizados para tarefas de propósito geral, sua precisão em distinções de classe de grão fino é limitada.

Modelos de linguagem visual mostram desempenho mais variável. GPT-4.1, X-AI Grok 2 Vision e Claude Opus 4.1 alcançam exatamente 0,76 F1-scores, enquanto Google Gemini 2.5 Flash performa ligeiramente melhor com um F1-score de 0,80. Embora esses modelos demonstrem forte desempenho em algumas classes, eles geralmente ficam atrás das CNNs em precisão geral. Meta-Llama Vision Instruct tem um F1-score de 0,47, com precisão e recall baixos, significando que o modelo luta tanto em fazer previsões corretas quanto em capturar verdadeiros positivos.

Possíveis razões por trás das diferenças de desempenho

Vantagem da arquitetura CNN

As CNNs tradicionais são especializadas na extração de recursos de nível de pixel, permitindo detecção rápida e precisa de objetos de grão fino. Suas camadas convolucionais otimizadas e mapas de recursos hierárquicos permitem baixa latência e alto mAP em tarefas padrão de reconhecimento de imagem.

Sobrecarga multimodal em VLMs

Modelos de Linguagem Visual processam tanto imagens quanto texto, adicionando etapas de atenção cruzada e alinhamento de embedding. Isso permite raciocínio e saídas contextuais, mas aumenta o tempo de inferência, levando a uma latência mais alta em comparação com CNNs.

Detecção de classe de grão fino

Classes sobrepostas ou sutis (por exemplo, person_no_helmet vs person_with_helmet) destacam diferenças de modelo. CNNs consistentemente capturam esses detalhes, VLMs performam bem em objetos proeminentes, mas lutam com distinções sutis, e APIs em nuvem focam em classes amplas, limitando a precisão.

Confiabilidade de saída estruturada

Geração inconsistente de JSON afeta o desempenho de VLM. Modelos com baixas taxas de sucesso parecem menos eficazes em pipelines, enquanto CNNs e APIs em nuvem produzem saídas previsíveis e determinísticas.

Então qual você deve escolher?

CNNs Tradicionais são ideais para aplicações críticas de velocidade onde tempos de resposta em milissegundos importam, como processamento de vídeo em tempo real, veículos autônomos ou sistemas de segurança industrial. Com sua precisão superior (mAP 0,75–0,81) e inferência ultrarrápida (0,03–0,2s), esses modelos de IA tradicionais se destacam quando você precisa de desempenho confiável e consistente sem a sobrecarga de processamento de linguagem natural ou complexidade de modelo. CNNs focam em tarefas de dados e classificação de imagem como detecção de objetos, oferecendo precisão e eficiência de visão sem necessidade de ajuste fino em modelos multimodais.

Modelos de Linguagem Visual (VLMs) brilham quando você precisa de compreensão contextual e saídas flexíveis. Esses modelos de linguagem visual funcionam em ambas as modalidades de visão e texto, permitindo que large language models processem entrada de imagem junto com descrições de texto. Perfeito para aplicações que exigem explicações em linguagem natural, legendagem de imagem, tarefas de raciocínio visual ou até mesmo resposta a perguntas visuais, eles aproveitam codificadores de visão e camadas de atenção cruzada para alinhar pares de imagem e texto no mesmo espaço dimensional. Embora você aceite latência mais alta (3–12s), as capacidades de raciocínio que eles trazem para compreensão de imagem, elementos visuais e instruções visuais os tornam ideais para tarefas downstream mais específicas, como moderação de conteúdo inteligente, geração de imagem, raciocínio matemático visual ou assistentes de visão interativos. Ao usar ajuste fino eficiente em parâmetros com dados de treinamento de alta qualidade, modelos de linguagem visual (VLMs) tornam-se poderosos modelos de aprendizado de máquina que unificam informações visuais e textuais sob um espaço de embedding compartilhado.

APIs em nuvem fornecem respostas detalhadas e abrangentes com metadados ricos e pontuações de confiança, tornando-as ideais quando você precisa de informações extensas além da classificação simples. Essas APIs frequentemente dependem de componentes de codificador de visão pré-treinados e codificadores visuais treinados em grandes conjuntos de dados públicos de modelos de legendas conceituais e fotos relevantes. Melhores para aplicações que exigem saídas JSON estruturadas, caixas delimitadoras, localização de objetos ou compreensão de vídeo longa, são soluções prontas para uso sem a necessidade de treinamento robusto de modelo ou gerenciamento de infraestrutura. Embora sua precisão seja moderada (mAP 0,61–0,66), elas reduzem detalhes técnicos e custos de infraestrutura, permitindo tarefas como geração automatizada de relatórios, extração de significado semântico e integração de framework unificada com modelos generativos existentes.

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Modelos de linguagem visual (VLMs) – Principais recursos e vantagens

Raciocínio multimodal

Modelos de Linguagem Visual (VLMs) são poderosos modelos multimodais que podem processar simultaneamente modalidades visuais e textuais, permitindo que interpretem informações visuais e textuais de uma maneira mais rica e consciente do contexto. Ao alinhar entrada de imagem com prompts de linguagem natural, eles permitem tarefas avançadas como legendagem automática de imagem, detecção de capacete em imagens de segurança, tarefas de raciocínio visual, resposta a perguntas visuais e até mesmo explicação de conteúdo visual em linguagem natural. Ao contrário de modelos de IA tradicionais que focam apenas em dados visuais, VLMs combinam capacidades de visão com raciocínio de modelo de linguagem grande, tornando-os ideais para tarefas downstream complexas.

Saída estruturada e geração de JSON

Muitos modelos de linguagem visual podem gerar saídas estruturadas como JSON, o que é valioso para pipelines automatizados e aplicações que exigem descrições de texto ao lado de recursos de imagem. Em nosso benchmark, ChatGPT-5 e Gemini 2.5 Pro falharam consistentemente, enquanto Meta-Llama Vision Instruct teve sucesso apenas cerca de 36% das vezes. Saídas estruturadas são particularmente úteis para assistentes de visão, permitindo tarefas como detecção de objetos, localização de objetos e produção de dados confiáveis para modelos de aprendizado de máquina sem ajuste fino extensivo.

Capacidades de ajuste fino

VLMs suportam ajuste fino eficiente em parâmetros com dados de treinamento relativamente pequenos, permitindo adaptação rápida a tarefas de raciocínio visual específicas de domínio. Por exemplo, eles podem ser ajustados para distinguir indivíduos com ou sem capacete ou equipamentos de segurança especializados em cenários de entrada de imagem. Ao aproveitar arquiteturas de codificador de visão pré-treinadas e técnicas robustas de treinamento de modelo, eles podem generalizar melhor com menos legendas conceituais ou pares de imagem e texto.

Limitações de modelos de linguagem visual

Latência e velocidade

Em comparação com CNNs tradicionais ou modelos de visão mais simples, modelos de linguagem visual geralmente têm latência mais alta, o que pode limitar aplicações em tempo real como compreensão de vídeo longa. Alguns modelos multimodais, como X-AI Grok 2 Vision e Google Gemini 2.5 Flash, estão mais próximos de APIs em nuvem em velocidade, mas Meta-Llama é notavelmente mais lento. A compensação vem de seu design de ponta a ponta do modelo e camadas de atenção cruzada, que melhoram as capacidades de raciocínio, mas aumentam o tempo de inferência.

Desafios por classe

Modelos de linguagem visual às vezes lutam com classes sobrepostas e reconhecimento de objetos de grão fino, como diferenciar entre uma "cabeça" e uma "head_with_helmet" ou entre "person_no_helmet" e "person_with_helmet". Embora alguns modelos performem bem em classes com capacete, eles têm desempenho inferior em outras tarefas de raciocínio visual como detecção de rostos ou elementos visuais sutis. Isso destaca a importância de dados de treinamento de alta qualidade e ajuste fino cuidadoso ao mirar tarefas downstream mais específicas.

Confiabilidade de saída estruturada

A consistência de saídas estruturadas como JSON varia amplamente. Embora alguns VLMs gerem com confiança saídas válidas, outros falham em casos de uso particulares, limitando sua utilidade em pipelines totalmente automatizados. Mesmo com backbones de codificador de visão pré-treinados e abordagens de espaço de embedding compartilhado, alguns modelos ainda falham em manter significado semântico em saída estruturada. Essa inconsistência destaca a necessidade de treinamento robusto de modelo, fotos relevantes no conjunto de dados e melhorias contínuas em modelos generativos para modalidades de visão e linguagem.

Metodologia de benchmark

Conduzimos nossa avaliação abrangente usando o conjunto de dados de detecção de capacete de segurança SHEL5K, utilizando especificamente as primeiras 500 imagens para garantir comparação consistente em todas as arquiteturas de modelo. O conjunto de dados contém sete classes sobrepostas projetadas para testar capacidades de detecção de objetos de grão fino: face, head, head_with_helmet, helmet, person, person_no_helmet e person_with_helmet.

Pré-processamento de dados

As anotações do conjunto de dados SHEL5K original foram fornecidas no formato XML. Desenvolvemos um pipeline de pré-processamento para converter essas anotações em um formato CSV de múltiplos rótulos adequado para avaliação sistemática:

Cada imagem foi mapeada para seus rótulos de verdade correspondentes, criando um framework de avaliação padronizado. Para CNNs tradicionais, as imagens foram pré-processadas para resolução de 224×224 com normalização padrão. Modelos de linguagem visual e APIs em nuvem receberam imagens em seu formato original para preservar informações contextuais.

Protocolo de avaliação de CNN tradicional

Redes neurais convolucionais tradicionais (EfficientNet, variantes ResNet, DenseNet121) passaram por ajuste fino supervisionado usando melhores práticas estabelecidas:

Configuração de treinamento:

• Arquitetura: Modelos pré-treinados com cabeças de classificação modificadas
• Função de perda: BCEWithLogitsLoss para classificação de múltiplos rótulos
• Otimizador: Adam com taxa de aprendizado 1e-4
• Épocas de treinamento: 5
• Divisão de dados: 80% treinamento, 20% validação
• Tamanho do lote: 16

Framework de teste de modelo de linguagem visual

VLMs foram avaliados através de prompts cuidadosamente estruturados projetados para elicitar respostas consistentes e legíveis por máquina. Nossa abordagem de engenharia de prompt solicitou pontuações de confiança formatadas em JSON para cada classe.

Configuração de API:

• Temperatura: 0,1 (baixa temperatura para consistência)
• Max tokens: 800
• Modelos testados via integração de OpenRouter API
• Parse de JSON com tratamento de erros e validação de formato

Rastreamento de taxa de sucesso: Monitoramos a porcentagem de respostas JSON válidas, pois VLMs às vezes geram explicações em linguagem natural em vez de saída estruturada. Essa métrica provou ser crucial para avaliar a viabilidade de implantação prática.

Integração de API em nuvem e mapeamento de rótulos

APIs em nuvem apresentaram desafios únicos devido à sua natureza de propósito geral e taxonomias diferentes. Desenvolvemos estratégias de mapeamento abrangentes para cada serviço:

Estratégia de mapeamento de rótulos:

APIs em nuvem apresentam um desafio fundamental: elas não foram projetadas para nossa taxonomia específica de sete classes. Esses serviços retornam rótulos de propósito geral como "pessoa", "capacete", "trabalhador da construção" ou "equipamento de segurança" em vez das combinações precisas que precisamos avaliar (como "person_with_helmet" ou "head_with_helmet").

Para abordar essa limitação, desenvolvemos dicionários de mapeamento abrangentes para cada serviço em nuvem com base em suas saídas. Azure Computer Vision mapeamento incluiu 50+ variantes de rótulo cobrindo diferentes maneiras como a API pode descrever pessoas (pessoa, homem, mulher, trabalhador, indivíduo), capacetes (capacete, capacete de segurança, boné) e características faciais (rosto, rosto humano, retrato). Mapeamentos extensos semelhantes foram criados para AWS Rekognition e Google Cloud Vision, cada um adaptado ao vocabulário específico e padrões de rotulagem desse serviço.

Lógica de inferência de classe combinada:

O aspecto mais sofisticado de nossa avaliação de API em nuvem envolveu inferir classes combinadas que as APIs não reconhecem explicitamente. Implementamos lógica baseada em regras para detectar quando múltiplos elementos básicos aparecem juntos:

Quando "pessoa" e "capacete" são detectados na mesma imagem com confiança suficiente, o sistema infere "person_with_helmet" usando a pontuação de confiança mínima entre as duas detecções (abordagem conservadora). Da mesma forma, detectar "cabeça" e "capacete" simultaneamente aciona a classificação "head_with_helmet".

Para classificações negativas, quando uma pessoa é detectada, mas nenhum capacete é encontrado, o sistema infere "person_no_helmet" com confiança ligeiramente reduzida (90% da confiança original da pessoa) para levar em conta a incerteza inerente à inferência negativa.

Essa abordagem reconhece que APIs em nuvem se destacam em detectar objetos individuais, mas lutam com raciocínio relacional sobre combinações de objetos — uma limitação chave ao avaliar tarefas de classificação de grão fino e dependentes de contexto.

Métricas de avaliação e análise estatística

Métricas principais:

• Precisão Média Média (mAP): Medida principal de precisão usando média macro entre classes
• Precisão, Recall, F1-Score: Micro-médiados para avaliação geral de desempenho
• Precisão por classe: Desempenho de classe individual para análise detalhada
• Latência: Tempo de processamento de ponta a ponta por imagem
• Taxa de Sucesso: Porcentagem de saídas válidas (particularmente relevante para VLMs)

Seleção de limiar: Um limiar de classificação de 0,5 foi aplicado consistentemente em todos os modelos, com VLMs usando pontuações de confiança e modelos tradicionais usando logits ativados por sigmoide.

Robustez estatística: Cada modelo foi avaliado em conjuntos de imagens idênticos com pré-processamento consistente para garantir comparação justa. Medições de latência médias em várias execuções para levar em conta a variação do sistema.

Controles experimentais e limitações

Controles implementados:

• Conjunto de teste idêntico de 500 imagens em todos os modelos
• Métricas e limiares de avaliação consistentes
• Tratamento de erros padronizado e procedimentos de tempo limite
• Múltipla rotação de API key para lidar com limites de taxa

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  author = {Dilmegani, Cem and Şipi, Nazlı},
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Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem é o analista principal da AIMultiple desde 2017. A AIMultiple fornece informações para centenas de milhares de empresas (segundo o SimilarWeb), incluindo 55% das empresas da Fortune 500, todos os meses. O trabalho de Cem foi citado por importantes publicações globais, como Business Insider, Forbes e Washington Post, além de empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia. Você pode ver mais empresas e recursos renomados que mencionaram a AIMultiple. Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor na área. Ele assessorou empresas em suas decisões tecnológicas na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização. Liderou a estratégia de tecnologia e a área de compras de uma empresa de telecomunicações, reportando-se diretamente ao CEO. Além disso, liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia avançada Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de sete dígitos e uma avaliação de nove dígitos, partindo de zero, em apenas dois anos. O trabalho de Cem no Hypatos foi noticiado por importantes publicações de tecnologia, como TechCrunch e Business Insider. Cem participa regularmente como palestrante em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou em engenharia da computação pela Universidade Bogazici e possui um MBA pela Columbia Business School.

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Pesquisado por

Nazlı Şipi

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Nazlı é analista de dados na AIMultiple. Ela possui experiência prévia em análise de dados em diversos setores, onde trabalhou na transformação de conjuntos de dados complexos em insights acionáveis.

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