YOLO terkenal karena kecepatan dan efisiensi—cocok untuk edge device. DETR mengusung Transformer yang kuat dalam memahami relasi objek—sering unggul pada kasus kompleks, dengan trade-off komputasi lebih besar.
Ringkasan Perbandingan
- Kecepatan: YOLO biasanya lebih cepat (latensi rendah), terutama setelah optimisasi (ONNX/TensorRT, INT8).
- Akurasi: Tergantung data. DETR sering stabil di adegan kompleks/occlusion; YOLO kuat di objek jelas dan penempatan “umum”.
- Kompleksitas: DETR cenderung lebih berat (training & inferensi); YOLO relatif ringan dan mudah dipakai.
- Ekosistem: Keduanya luas. YOLO punya banyak varian ringan; DETR berkembang cepat di task yang lebih kaya (panoptic/instance).
Kapan Memilih YOLO
- Butuh real-time di Jetson/CPU/edge dengan memori terbatas.
- Objek relatif sederhana, overlap tidak ekstrem.
- Pipeline produksi yang memprioritaskan latensi dan biaya infrastruktur rendah.
- Tim membutuhkan iterasi cepat dengan implementasi sederhana.
Kapan Memilih DETR
- Lingkungan server/GPU memadai—komputasi bukan masalah.
- Adegan kompleks (banyak overlap, komposisi rumit), butuh stabilitas lebih baik.
- Mau eksplor varian transformer yang fleksibel ke tugas lain (panoptic, HOI, dsb.).
- Skema post-processing minim (NMS-free pada varian tertentu) diinginkan untuk determinisme.
Tips Benchmarking yang Fair
- Samakan input pipeline: resolusi, normalisasi, augmentasi.
- Uji di hardware target: edge vs cloud dapat memberi hasil sangat berbeda.
- Gunakan metrik relevan: mAP@IoU, precision/recall per kelas, latensi p50/p95, throughput.
- Perhatikan stabilitas: uji pada kondisi ekstrem (low light, motion blur, occlusion).
- Biaya total: waktu train, konsumsi memori/VRAM, size model, dan biaya serving.
Sekilas Arsitektur
YOLO memakai backbone CNN + head deteksi yang efisien. Varian modern mendukung anchor-free, multi-scale, dan trik training yang matang.
DETR memformulasikan deteksi sebagai set prediction dengan backbone + transformer encoder–decoder dan loss Hungarian. Lebih sederhana di post-processing, namun training/inferensi awalnya lebih berat—banyak turunan yang kini lebih efisien.
Edge vs Cloud: Rekomendasi Implementasi
- Edge (Jetson/CPU): mulai dari YOLO varian ringan; export ke ONNX → TensorRT; quantization INT8 bila akurasi masih aman.
- Cloud/GPU: pertimbangkan DETR/varian transformer untuk adegan kompleks; optimalkan batch & concurrency; aktifkan observabilitas.
- Monitoring: track distribusi data, akurasi per kelas, dan drift; rancang loop retraining.
- Keamanan: kontrol akses model & data, audit log, enkripsi in-transit/at-rest.
FAQ Singkat
Apakah DETR selalu lebih akurat? Tidak. Pada data tertentu, YOLO dapat menyamai atau melampaui. Karena itu, lakukan benchmark di data Anda.
YOLO bisa untuk kasus kompleks? Bisa—dengan resolusi lebih tinggi, varian lebih besar, atau post-processing cerdas. Trade-off-nya latensi & biaya.
Perlu berapa data? Tergantung kompleksitas & jumlah kelas. Mulai dari ratusan–ribuan contoh per kelas dengan variasi kondisi yang realistis.