Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Завдання: Виявлення Об'єктів Із Власною Моделлю Та YOLO | Виявлення Об'єктів
Основи Комп'ютерного Зору
course content

Зміст курсу

Основи Комп'ютерного Зору

Основи Комп'ютерного Зору

1. Вступ до Комп'ютерного Зору
2. Обробка Зображень з OpenCV
3. Згорткові Нейронні Мережі
4. Виявлення Об'єктів
5. Огляд Розширених Тем

book
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.

question-icon

Виконайте завдання та вставте всі частини ключа

1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 8

Запитати АІ

expand
ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

course content

Зміст курсу

Основи Комп'ютерного Зору

Основи Комп'ютерного Зору

1. Вступ до Комп'ютерного Зору
2. Обробка Зображень з OpenCV
3. Згорткові Нейронні Мережі
4. Виявлення Об'єктів
5. Огляд Розширених Тем

book
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.

question-icon

Виконайте завдання та вставте всі частини ключа

1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 8
Ми дуже хвилюємося, що щось пішло не так. Що трапилося?
some-alt