Uitdaging: Objectdetectie met Aangepast Model en YOLO
In deze opdracht maak je kennis met de wereld van objectdetectie met behulp van deep learning. Eerst bouw je je eigen objectdetectiemodel vanaf nul met Keras. Daarna laad je een voorgetraind YOLOv8-model en pas je dit toe op dezelfde dataset.
Onderweg zul je:
- Een eenvoudig objectdetectiemodel op basis van Keras trainen;
- Een YOLOv8-model laden en voorspellingen uitvoeren dat op dezelfde data is getraind;
- De prestaties evalueren op echte validatieafbeeldingen;
- Resultaten vergelijken en het verschil begrijpen tussen eigen modellen en de meest geavanceerde modellen.
Halverwege het notebook reflecteer je op waarom het bouwen van detectiemodellen vanaf nul beperkingen kan hebben — en benoem je kort het belang van transfer learning voor praktische toepassingen.
Bedankt voor je feedback!
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
Stel mij vragen over dit onderwerp
Vat dit hoofdstuk samen
Toon voorbeelden uit de praktijk
Awesome!
Completion rate improved to 3.45Uitdaging: Objectdetectie met Aangepast Model en YOLO
Veeg om het menu te tonen
In deze opdracht maak je kennis met de wereld van objectdetectie met behulp van deep learning. Eerst bouw je je eigen objectdetectiemodel vanaf nul met Keras. Daarna laad je een voorgetraind YOLOv8-model en pas je dit toe op dezelfde dataset.
Onderweg zul je:
- Een eenvoudig objectdetectiemodel op basis van Keras trainen;
- Een YOLOv8-model laden en voorspellingen uitvoeren dat op dezelfde data is getraind;
- De prestaties evalueren op echte validatieafbeeldingen;
- Resultaten vergelijken en het verschil begrijpen tussen eigen modellen en de meest geavanceerde modellen.
Halverwege het notebook reflecteer je op waarom het bouwen van detectiemodellen vanaf nul beperkingen kan hebben — en benoem je kort het belang van transfer learning voor praktische toepassingen.
Bedankt voor je feedback!
