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 il tuo modello di rilevamento oggetti da zero utilizzando Keras. Successivamente, caricherai un modello YOLOv8 preaddestrato e lo applicherai allo stesso dataset.
Durante il percorso, dovrai:
- Addestrare un semplice rilevatore di oggetti basato su Keras;
- Caricare ed eseguire previsioni con un modello YOLOv8 addestrato sugli stessi dati;
- Valutare le sue prestazioni su immagini di validazione reali;
- Confrontare i risultati e comprendere la differenza 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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- Caricare ed eseguire previsioni con un modello YOLOv8 addestrato sugli stessi dati;
- Valutare le sue prestazioni su immagini di validazione reali;
- Confrontare i risultati e comprendere la differenza tra modelli personalizzati e quelli all'avanguardia.
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