Utfordring: Objektdeteksjon med Egendefinert Modell og YOLO
I denne oppgaven skal du utforske objektdeteksjon ved hjelp av dyp læring. Først skal du bygge din egen objektdeteksjonsmodell fra bunnen av med Keras. Deretter skal du laste inn en forhåndstrent YOLOv8-modell og bruke den på det samme datasettet.
Underveis skal du:
- Trene en enkel objektdetektor basert på Keras;
- Laste inn og kjøre prediksjoner med en YOLOv8-modell trent på de samme dataene;
- Evaluere ytelsen på ekte valideringsbilder;
- Sammenligne resultater og forstå forskjellen mellom egendefinerte modeller og toppmoderne løsninger.
Midt i notatboken skal du reflektere over hvorfor det kan være begrensende å bygge deteksjonsmodeller fra bunnen av — og kort nevne viktigheten av transfer learning for praktiske anvendelser.
Takk for tilbakemeldingene dine!
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
Awesome!
Completion rate improved to 3.45Utfordring: Objektdeteksjon med Egendefinert Modell og YOLO
Sveip for å vise menyen
I denne oppgaven skal du utforske objektdeteksjon ved hjelp av dyp læring. Først skal du bygge din egen objektdeteksjonsmodell fra bunnen av med Keras. Deretter skal du laste inn en forhåndstrent YOLOv8-modell og bruke den på det samme datasettet.
Underveis skal du:
- Trene en enkel objektdetektor basert på Keras;
- Laste inn og kjøre prediksjoner med en YOLOv8-modell trent på de samme dataene;
- Evaluere ytelsen på ekte valideringsbilder;
- Sammenligne resultater og forstå forskjellen mellom egendefinerte modeller og toppmoderne løsninger.
Midt i notatboken skal du reflektere over hvorfor det kan være begrensende å bygge deteksjonsmodeller fra bunnen av — og kort nevne viktigheten av transfer learning for praktiske anvendelser.
Takk for tilbakemeldingene dine!
