Desafio: Detecção de Objetos com Modelo Personalizado e YOLO
Nesta tarefa, você explorará o universo da detecção de objetos utilizando aprendizado profundo. Primeiro, você construirá seu próprio modelo de detecção de objetos do zero usando o Keras. Em seguida, você carregará um modelo YOLOv8 pré-treinado e o aplicará ao mesmo conjunto de dados.
Durante o processo, você irá:
- Treinar um detector de objetos simples baseado em Keras;
- Carregar e executar previsões com um modelo YOLOv8 treinado nos mesmos dados;
- Avaliar o desempenho em imagens reais de validação;
- Comparar os resultados e compreender a diferença entre modelos personalizados e modelos de última geração.
No meio do notebook, você irá refletir sobre por que construir modelos de detecção do zero pode ser limitante — e mencionar brevemente a importância do transfer learning para aplicações práticas.
Obrigado pelo seu feedback!
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