Какой самый легкий путь для создания модели с помощью машинного обучения?
Дело в том что рынок "машинного обучения" сильно перегрет. Каждый newcomer решает любую задачу маш-обучем даже если ему надо сложить 2 + 2. Я не шучу это действительно так. Доходит до смешного. Там где нужен фильтр низкой частоты или расчет арифметического среднего все пытаются втащить методы которые на два порядка сложнее и энергозатратнее.

По поводу вопроса. Допустим ты играешь в PacMan (желтый колобок который кушает белые точки на черном фоне) и ты хочешь просто найти пакмана - то тебе достаточно к примеру уменьшить размер экрана в 32 раза и тогда колобок станет размером в 1 пиксел (я предполагаю что он был размером 32 на 32). При усреднении цвета - брать max. Между черным и желтым - всегда выбирать желтый. Далее после того как колобок найден на мелком поле - и известны его координаты - можно двигаться в обратную сторону увеличивая масштаб. И за 5 итераций найти точные координаты ПакМана. В моём алгоритме вобщем-то нет никакого opencv. И я утверждаю что мой алгоритм менее ресурсоёмок чем все прочие подходы.

Впрочем это - просто идея. Ее можно бесконечно упрощать или улучшать. Возможен кейс когда враги скушали пак-мана и он будет плохо распознан моим методом. Вобщем есть огромное пространство для фантазии и алгоримизации без машинного обучения.
Не использовать машинное обучение, а сначала попробовать другие методы.
Если искомый объект подвергается только параллельному переносу, пробуй поиск по шаблону (opencv template matching).
Если он контрастен и также подвергается повороту и масштабированию, можешь искать по локальным особенностям (opencv feature matching).
Если известно максимальное смещение за кадр, можешь ускорить код, ведя поиск объекта только в окрестности предыдущего расположения.

И только если у тебя целая категория разнообразных, но похожих объектов, и ты готов предоставить неколько десятков тысяч изображений как с наличием, так и с отсутствием искомого объекта, только тогда стоит задумываться о машинном обучении.