Desafío: Detección de Objetos con Modelo Personalizado y YOLO
En esta tarea, explorarás el mundo de la detección de objetos utilizando aprendizaje profundo. Primero, construirás tu propio modelo de detección de objetos desde cero usando Keras. Luego, cargarás un modelo YOLOv8 preentrenado y lo aplicarás al mismo conjunto de datos.
Durante el proceso, realizarás lo siguiente:
- Entrenamiento de un detector de objetos simple basado en Keras;
- Carga y ejecución de predicciones con un modelo YOLOv8 entrenado en los mismos datos;
- Evaluación de su rendimiento en imágenes reales de validación;
- Comparación de resultados y comprensión de la diferencia entre modelos personalizados y modelos de última generación.
A mitad del notebook, reflexionarás sobre por qué construir modelos de detección desde cero puede ser limitado, y mencionarás brevemente la importancia del aprendizaje por transferencia para aplicaciones prácticas.
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- Entrenamiento de un detector de objetos simple basado en Keras;
- Carga y ejecución de predicciones con un modelo YOLOv8 entrenado en los mismos datos;
- Evaluación de su rendimiento en imágenes reales de validación;
- Comparación de resultados y comprensión de la diferencia entre modelos personalizados y modelos de última generación.
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