Me kasutame küpsiseid, et aidata teil veebis tõhusalt liikuda ja teatud funktsioone täita. Iga allpool oleva nõusoleku kategooria all leiate üksikasjalikku teavet kõigi küpsiste kohta.
Need küpsised, mis on kategoriseeritud kui 'Nõutud', salvestatakse teie veebilehitsejasse, kuna need on hädavajalikud veebisaidi põhifunktsioonide võimaldamiseks....
Nõutavad küpsised on vajalikud selle veebisaidi põhifunktsioonide võimaldamiseks, nagu Teie nõusoleku eelistuste seadistamine. Need küpsised ei salvesta isiku tuvastamiseks mõeldud andmeid.
Analüütilisi küpsiseid kasutatakse selleks, et mõista, kuidas külastajad veebisaidiga suhtlevad. Need küpsised aitavad pakkuda teavet mõõdikute kohta, nagu külastajate arv, tagasipõrke määr, liiklusallikas jne
Toimivusküpsised on mõeldud veebisaidi oluliste tulemusnäitajate mõistmiseks ja analüüsimiseks, mis aitab pakkuda külastajatele paremat kasutajakogemust.
In terms of the actual loss values, it’s difficult to say what is “normal” as they can vary widely depending on the factors mentioned above. However, some practitioners have reported achieving classification losses around 1.0-2.0 and regression losses around 0.1-0.2 for SSD MobileNet v1 on common object detection datasets like
SSD mAP, or mean average precision, is a metric used to measure the accuracy of object detection algorithms. It is calculated by taking into account the true positive rate, false positive rate, and precision of an algorithm. The higher the mAP value, the better the algorithm’s performance.
Common mAP
Learning rate in training an SSD model is the step size used when updating the weights of the model during backpropagation. It determines