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
Üldiselt suudavad suuremad mudelid, nagu MobileNet 512, tuvastada piltidel väiksemaid objekte kui väiksemad mudelid, nagu MobileNet 300. Seda seetõttu, et suurematel mudelitel on rohkem võimalusi õppida erinevatel skaaladel funktsioone, mis võimaldab neil piltidel olevaid väikseid objekte paremini ära tunda. . Suuremad mudelid on aga ka
MobileNet V1 ja VGG16 on mõlemad konvolutsioonilised neuronaalsed võrgud (CNN), mis on spetsiaalselt loodud pilditöötluse ja visuaalse tunnustamise ülesannete jaoks. Need kaks mudelit erinevad aga oma arhitektuuri poolest.
MobileNet V1 on loodud selleks, et saavutada
Masinnägemine ja mudeli valik on olulised, sest: