Завдання: Виявлення Об'єктів Із Власною Моделлю Та YOLO
У цьому завданні ви зануритесь у світ детекції об'єктів за допомогою глибокого навчання. Спочатку ви створите власну модель детекції об'єктів з нуля, використовуючи Keras. Далі ви завантажите попередньо натреновану модель YOLOv8 і застосуєте її до того ж набору даних.
У процесі ви:
- Навчите простий детектор об'єктів на основі Keras;
- Завантажите та виконаєте передбачення за допомогою моделі YOLOv8, натренованої на тих самих даних;
- Оціните її продуктивність на реальних валідаційних зображеннях;
- Порівняєте результати та зрозумієте різницю між власними моделями та сучасними рішеннями.
У середині ноутбука ви замислитесь, чому створення моделей детекції з нуля може бути обмеженим — і коротко згадаєте про важливість transfer learning для практичних застосувань.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 3.45Завдання: Виявлення Об'єктів Із Власною Моделлю Та YOLO
Свайпніть щоб показати меню
У цьому завданні ви зануритесь у світ детекції об'єктів за допомогою глибокого навчання. Спочатку ви створите власну модель детекції об'єктів з нуля, використовуючи Keras. Далі ви завантажите попередньо натреновану модель YOLOv8 і застосуєте її до того ж набору даних.
У процесі ви:
- Навчите простий детектор об'єктів на основі Keras;
- Завантажите та виконаєте передбачення за допомогою моделі YOLOv8, натренованої на тих самих даних;
- Оціните її продуктивність на реальних валідаційних зображеннях;
- Порівняєте результати та зрозумієте різницю між власними моделями та сучасними рішеннями.
У середині ноутбука ви замислитесь, чому створення моделей детекції з нуля може бути обмеженим — і коротко згадаєте про важливість transfer learning для практичних застосувань.
Дякуємо за ваш відгук!
