Sfida: Rilevamento Oggetti con Modello Personalizzato e YOLO
In questo compito, esplorerai il mondo del rilevamento oggetti utilizzando il deep learning. Per prima cosa, costruirai un modello di rilevamento oggetti personalizzato da zero utilizzando Keras. Successivamente, caricherai un modello YOLOv8 pre-addestrato e lo applicherai allo stesso dataset.
Durante il percorso:
- Addestramento di un rilevatore di oggetti semplice basato su Keras;
- Caricamento ed esecuzione di predizioni con un modello YOLOv8 addestrato sugli stessi dati;
- Valutazione delle prestazioni su immagini di validazione reali;
- Confronto dei risultati e comprensione delle differenze tra modelli personalizzati e quelli all'avanguardia.
A metà del notebook, rifletterai sul motivo per cui costruire modelli di rilevamento da zero può essere limitante — e menzionerai brevemente l'importanza del transfer learning per le applicazioni pratiche.
Grazie per i tuoi commenti!
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- Caricamento ed esecuzione di predizioni con un modello YOLOv8 addestrato sugli stessi dati;
- Valutazione delle prestazioni su immagini di validazione reali;
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