边界框是对象检测的基本组成部分，提供图像中感兴趣对象周围的矩形区域。它们用于指示对象的空间位置和大小，使模型更容易理解对象在图像中的位置。在训练过程中，边界框和标签用作地面实况数据，使模型能够学习如何定位和分类对象。在实际应用中，边界框用于跟踪视频馈送中的对象、自主车辆导航和零售分析等任务。
要成为计算机视觉的专家，我应该学习哪些内容？
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超参数调整在预测分析中的重要性是什么？
超参数调优在预测分析中至关重要，因为它显著影响机器学习模型的性能。超参数是模型外部的配置，如学习率、随机森林中的树木数量或神经网络中的层数。与在训练过程中学习的模型参数不同，超参数必须在训练模型之前设置。适当调优这些参数可以使模型更加准确，
什么是ONNX，它为什么被使用？
浅层神经网络是指在输入层和输出层之间仅包含一层或两层隐藏神经元的网络。这些模型更简单，并且通常适用于特征关系不是高度复杂的较简单任务。然而，他们可能难以学习大型或高维数据集中的复杂模式。
相比之下，深度神经网络 (dnn) 由多个隐藏层组
查询计划可观察性是什么？
"查询计划可观察性是指监控和分析数据库查询在系统中如何执行的能力。它允许开发人员检查数据库引擎生成的查询执行计划，从而提供有关查询处理效率的洞察。这一过程有助于识别潜在的性能问题，使开发人员能够优化查询，以实现更快的速度和更高的资源利用率。