Можно ли с нуля написать CNN для детекции объектов?

т.е. без внедрения готовых обученных моделей. Например, нужно на фото распознать несколько типов отходов: металл, бумага и т.д. Или же взять готовую архитектуру и самому обучить? насколько трудно будет это реализовать, если делать на python с keras? Мне нужно, чтобы распознавало только типы отходов, ничего больше, кроме них.
Был бы рад, если б показали архитектуру такой сети

p.s. вопрос дипломной работы
  • Вопрос задан
  • 284 просмотра
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 2
@dmshar
Можно и с нуля. Вопрос в том, хватит ли у вас знаний, умений, навыков, опыта, времени, других ресурсов. Судя по тому, что вы этот вопрос задали, то вы это сделать не сумеете. Уж тем более, в рамках диплома.
А что до "показать архитектуру"... конечно можно, но толку.
Ну, например:
https://www.kdnuggets.com/2019/08/2019-guide-objec...
https://towardsdatascience.com/face-detection-with...
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/07/compu...
https://towardsdatascience.com/real-time-object-de...
https://towardsdatascience.com/detailed-tutorial-b...
Ответ написан
Можно взять готовую модель, уже обученную на большом наборе изображений (на ImageNet например)
и переобучить её классифицировать ваши изображения.

Вот статья (на англ.) со ссылкой на ноутбук в Colab'е, где берут EfficientNet и учат отличать кошек от собак.

Архитектура
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы