工具架构

不同的工具架构对应不同类型的神经网络模型。如果想获得更准确的结果，但要以增加训练和处理时间为代价，请使用高细节架构。高细节和高细节快速架构设置将工具配置为平等地考虑整个图像，而聚焦模式设置则是选择性的，它聚焦于图像中包含有用信息的部分。由于这种聚焦，网络可能会丢失信息，尤其是当图像中到处都有重要细节时。

聚焦

聚焦 工具使用特征采样器，该采样器按特定区域采样重要的图像像素信息，区域的大小和采样密度由用户指定。然后，它们利用这些信息来了解您贴上的标签，以及了解对您的视觉问题做出正确决定至关重要的特征。通常，聚焦工具比高细节工具快，但准确度低。

聚焦架构工具具有以下特征：

• 图像数据集包括训练集和测试集。

• 该工具不监控验证损失。它们不使用损失检查器 特征。

高细节

高细节 工具从图像的整个视图中对图像像素进行采样，因此它不使用特定的基于区域的采样器来采集图像像素信息。与聚焦工具相似，它们利用这些信息来了解您贴上的标签，以及了解对您的视觉问题做出正确决定至关重要的特征。通常，高细节工具比聚焦工具慢，但更准确。