Desafio: Detecção de Objetos com Modelo Personalizado e YOLO
Nesta tarefa, você irá explorar o universo da detecção de objetos utilizando aprendizado profundo. Primeiro, você irá construir seu próprio modelo de detecção de objetos do zero usando Keras. Em seguida, irá carregar um modelo YOLOv8 pré-treinado e aplicá-lo 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, será solicitado que você reflita 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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- 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.
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