Udfordring: Objektdetektion med Brugerdefineret Model og YOLO
I denne opgave vil du udforske objektdetektion ved hjælp af dyb læring. Først skal du opbygge din egen objektdetektionsmodel fra bunden ved brug af Keras. Derefter skal du indlæse en foruddannet YOLOv8-model og anvende den på det samme datasæt.
Undervejs vil du:
- Træne en simpel Keras-baseret objektdetektor;
- Indlæse og køre forudsigelser med en YOLOv8-model, der er trænet på de samme data;
- Evaluere dens ydeevne på rigtige valideringsbilleder;
- Sammenligne resultater og forstå forskellen mellem brugerdefinerede modeller og topmoderne modeller.
Midt i notebooken vil du reflektere over, hvorfor det kan være begrænsende at bygge detektionsmodeller fra bunden — og kort nævne vigtigheden af transfer learning for praktiske anvendelser.
Tak for dine kommentarer!
Spørg AI
Spørg AI
Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat
Fantastisk!
Completion rate forbedret til 3.45Udfordring: Objektdetektion med Brugerdefineret Model og YOLO
Stryg for at vise menuen
I denne opgave vil du udforske objektdetektion ved hjælp af dyb læring. Først skal du opbygge din egen objektdetektionsmodel fra bunden ved brug af Keras. Derefter skal du indlæse en foruddannet YOLOv8-model og anvende den på det samme datasæt.
Undervejs vil du:
- Træne en simpel Keras-baseret objektdetektor;
- Indlæse og køre forudsigelser med en YOLOv8-model, der er trænet på de samme data;
- Evaluere dens ydeevne på rigtige valideringsbilleder;
- Sammenligne resultater og forstå forskellen mellem brugerdefinerede modeller og topmoderne modeller.
Midt i notebooken vil du reflektere over, hvorfor det kan være begrænsende at bygge detektionsmodeller fra bunden — og kort nævne vigtigheden af transfer learning for praktiske anvendelser.
Tak for dine kommentarer!
