Найбільш багатообіцяюча перевага Детектор кутів FAST це його обчислювальна ефективність. Посилаючись на його назву, він справді швидший за багато інших добре відомих методів виділення ознак, таких як різниця Гаусса (DoG), що використовується детекторами SIFT, SUSAN і Harris.
1. YOLO (You Look Only Once) YOLO — це популярна одноетапна модель виявлення об’єктів, відома своєю швидкістю та точністю. Він обробляє зображення в режимі реального часу, що робить його придатним для програм, які потребують швидкого виявлення.
Виявлення об’єктів за допомогою OpenCV у Python можна виконати кількома методами, одним із найпоширеніших є використання Каскадний класифікатор Хаара. Цей метод передбачає використання попередньо навчених класифікаторів для виявлення таких об’єктів, як обличчя, очі чи транспортні засоби.
Алгоритм FAST виконує перевірку виявлення кутів на всіх пікселях вхідного зображення. Алгоритм вперше був описаний в [1] і пізніше вдосконалений в [2]. Піксель визначається як кут, якщо кілька послідовних пікселів навколо нього яскравіші або темніші за нього.
На практиці Швидке сортування зазвичай є найшвидшим алгоритмом сортування. Його продуктивність у більшості випадків вимірюється в O(N × log N). Це означає, що алгоритм робить N × log N порівнянь для сортування N елементів.