Haaste: Objektin Tunnistus Omalla Mallilla ja YOLOlla
Tässä tehtävässä perehdyt esineiden tunnistuksen maailmaan syväoppimisen avulla. Ensin rakennat oman esineiden tunnistusmallin alusta käyttäen Kerasta. Sen jälkeen lataat valmiiksi koulutetun YOLOv8-mallin ja sovellat sitä samaan aineistoon.
Tehtävän aikana:
- Koulutat yksinkertaisen Keras-pohjaisen esineiden tunnistimen;
- Lataat ja suoritat ennusteita YOLOv8-mallilla, joka on koulutettu samalla datalla;
- Arvioit mallin suorituskykyä oikeilla validointikuvilla;
- Vertaat tuloksia ja ymmärrät eron omien mallien ja huipputason mallien välillä.
Notebookin puolivälissä pohdit, miksi tunnistusmallien rakentaminen alusta voi olla rajoittavaa — ja mainitset lyhyesti siirtoloppimisen merkityksen käytännön sovelluksissa.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Awesome!
Completion rate improved to 3.45
Haaste: Objektin Tunnistus Omalla Mallilla ja YOLOlla
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Tässä tehtävässä perehdyt esineiden tunnistuksen maailmaan syväoppimisen avulla. Ensin rakennat oman esineiden tunnistusmallin alusta käyttäen Kerasta. Sen jälkeen lataat valmiiksi koulutetun YOLOv8-mallin ja sovellat sitä samaan aineistoon.
Tehtävän aikana:
- Koulutat yksinkertaisen Keras-pohjaisen esineiden tunnistimen;
- Lataat ja suoritat ennusteita YOLOv8-mallilla, joka on koulutettu samalla datalla;
- Arvioit mallin suorituskykyä oikeilla validointikuvilla;
- Vertaat tuloksia ja ymmärrät eron omien mallien ja huipputason mallien välillä.
Notebookin puolivälissä pohdit, miksi tunnistusmallien rakentaminen alusta voi olla rajoittavaa — ja mainitset lyhyesti siirtoloppimisen merkityksen käytännön sovelluksissa.
Kiitos palautteestasi!