Разработка нейронной сети для распознавания архитектурных элементов фасадов зданий на Python

Разработка нейронной сети для распознавания архитектурных элементов фасадов зданий на Python. По результатам работы необходимо написать отчёт о том, что было сделано: почему выбрана такая архитектура, количество скрытых слоёв, количество нейронов, метрики качества: Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC; оценена обобщающая способность модели с помощью кросс-валидации.

По фото или картинкам нейро-сеть должна классифицировать архитектурные элементы фасада здания: окна, двери, арки и т.д. Например если на фото дом, то хотелось бы чтобы нейро-сеть увидела на фото те объекты, что там есть и обвела их рамкой, например: окна, двери, арки и т.д.

Имеются размеченные фото. Никакие изображения искать не нужно и не нужно делать разметку. Всё будет предоставлено исполнителю.