In deze taak maak je kennis met **objectdetectie** met behulp van deep learning. Eerst bouw je je **eigen objectdetectiemodel** vanaf nul met **Keras**. Vervolgens **laad je een voorgetraind YOLOv8-model** en pas je dit toe op dezelfde dataset.

Tijdens deze opdracht:

- Trainen van een eenvoudige Keras-gebaseerde objectdetector;
- Laden en uitvoeren van voorspellingen met een YOLOv8-model getraind op dezelfde data;
- Evalueren van de prestaties op echte validatieafbeeldingen;
- Vergelijken van de resultaten en inzicht krijgen in het verschil tussen eigen modellen en de nieuwste 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.

### [Colab Object Detection Project](https://colab.research.google.com/drive/1S9TTP01SHG20Ugm-hYuoCdqvq-tqUr36?usp=sharing)



Dataset downloaden

Uitgebreide introductie tot computer vision, met focus op machineperceptie en interpretatie van visuele data. Behandelt beeldvoorbewerking, feature-extractie, objectdetectie en deep learning-technieken die worden gebruikt in moderne vision-systemen.

Computer vision stelt machines in staat om visuele gegevens te interpreteren en analyseren, vergelijkbaar met menselijke waarneming. Deze sectie behandelt de basisprincipes van beeldrepresentatie, kleurmodellen en wiskundige fundamenten die essentieel zijn voor het begrijpen van hoe computers beelden verwerken. U verkent toepassingen in de praktijk, van autonome voertuigen tot medische beeldvorming, en ontdekt hoe computer vision integreert met AI en machine learning.

OpenCV is een krachtige bibliotheek voor beeldmanipulatie en computervisie-taken. Deze sectie behandelt essentiële technieken zoals beeldfiltering, transformaties, randdetectie en segmentatie. U leert hoe u vervaging, drempelbepaling, contourdetectie en kenmerkextractie uitvoert om beelden efficiënt te verbeteren en te analyseren.

CNN's verwerken visuele data met behulp van convolutie-, pooling- en activatielagen om kenmerken te extraheren voor taken zoals beeldclassificatie en objectdetectie. Belangrijke componenten zijn padding, convolutie voor kenmerkextractie, pooling voor complexiteitsreductie en activatie voor niet-lineariteit. Populaire architecturen zoals AlexNet, VGG en ResNet ondersteunen AI in de gezondheidszorg, autonomie en beveiliging.

Objectdetectie is een fundamentele taak binnen computer vision waarbij objecten in een afbeelding worden geïdentificeerd en gelokaliseerd. In tegenstelling tot beeldclassificatie, waarbij één label aan een volledige afbeelding wordt toegekend, classificeert objectdetectie niet alleen objecten, maar bepaalt ook hun posities met behulp van begrenzingskaders. Deze sectie behandelt belangrijke technieken en algoritmen die worden gebruikt bij objectdetectie, variërend van traditionele methoden tot deep learning-gebaseerde benaderingen zoals YOLO en U-Net.

Computer vision heeft zich in de loop der jaren aanzienlijk ontwikkeld, van eenvoudige beeldverwerkingsmethoden tot complexe deep learning-technieken. Deze sectie behandelt de nieuwste innovaties binnen computer vision, met de nadruk op transfer learning, gezichtsherkenning en beeldgeneratie. We onderzoeken de voordelen van voorgetrainde modellen voor de prestaties, de principes van gezichtsherkenningstechnologie en de wijze waarop AI beelden genereert via deep learning.

Uitdaging: Objectdetectie met Aangepast Model en YOLO

Taak

Colab Object Detection Project