用户可以直接在工具中评估和比较他们训练好的网络。 评估部分提供有关模型准确性的信息，包括所有已处理图像的预测类别的热度图以及交互式混淆矩阵，以帮助检测错误分类。 用户还可以计算每个图像的估计推断时间，并将评估结果导出为单个HTML页面以用于记录。

目前，可以对以下深度学习方法进行训练:

• 分类（视频）
• 全局上下文异常值检测
• 物体检测
• 实例分割
• 语义分割

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