Küçük nesneler için hangi derin öğrenme metodu?

Merhabalar. Doğru yere mi açtım bilmiyorum ama günlük hayatta kullanılan pilleri ayıt edecek bir model yapmam gerekiyor. 4 sınıf olacak (1.5v ve 9v piller). daha önce çeşitli uygulamalar yaptım fakat hem küçük hem de birbirlerine çok benzeyen cisimler için bir çalışma yapmadım.

Veri seti olarak her sınıf için yaklaşık 1200 resim çektim. Şimdi sizce hangi metotla eğitim yapmalıyım. muhtemelen Raspberry Pi üzerinde çalışması gerekiyor. FPS'nin çok yüksek olmasına gerek yok. Düşük FPS olsa bile doğruluk oranı yüksek olası gerekiyor.

Eğitmem gereken pil boyutları. Mümkün mü acaba, veya en mantıklı metod hangisi?. Yolo ile deneme yapacağım fakat emin değilim. Önereceğiniz başka metodlar var mı?


Teşekkür ederim.

Yanlış yere açtın konuyu, programlamayla alakalı (mümkünse yabancı) bir foruma sorman gerekiyor. Cisim tanıma için birkaç algoritma var, yapılmış örnekler de var internette ama türkçe kaynak bulabileceğini sanmam.

Piller uzunluklarına ve caplarına göre birbirinden farklılık gösterir.
Raspberry pi de opencv uygulaması ile beyaz zemin üzerinde cismin resmini çekip cismin dış çerçevesini bulup alan hesabı ile guruplama yapılır diye düşünüyorum.
Bir başka çözüm ise referans resimler ile mukayese edip benzeşim oranının yüksek oldugu resimdir diyebilirsiniz.

usutunden zaman geçmiş ama yazmak istedm yinede
Python ve Keras ile yaparsın
https://www.geeksforgeeks.org/python-image-classification-using-keras/#:~:text=Image classification is a method,of the model using VGG16