In questo studio vengono confrontate le performance di una rete la cui architettura è stata definita allo scopo della rilevazione di incendi all'interno di immagini, addestrata da zero, con quelle di una rete in cui è stata utilizzata la tecnica del transfer learning.
Il concetto alla base del transfer learning è che utilizzando un modello addestrato su un set di dati sufficientemente ampio e generale, fungerà efficacemente da modello generico da cui fare feature extraction.
La discussione dello studio in oggetto e dei risultati ottenuti è disponibile qui.
- Davide Costa
- Alessandro Giovannini