All CNN layers were fine-tuned usin

All CNN layers were fine-tuned using stochastic gradient descent with a global learning rate of 0.0001. Each image was resized to 300 x 300 pixels, and the bounding box was also resized accordingly to make CNN analyze optimally. These values were set up by trial and error to ensure all data were compatible with SSD.

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所有CNN层，使用随机梯度下降与0.0001全球学习率微调。每个图像调整到300×300像素，并且还调整了边框据此做出CNN分析优化。这些值是建立通过反复试验，以确保所有数据都与SSD兼容。

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所有 CNN 图层均使用随机梯度下降进行微调，全球学习率为 0.0001。每个图像的大小被调整为 300 x 300 像素，并且边界框也相应地调整大小，以使 CNN 分析最佳。这些值是反复设置的，以确保所有数据都与 SSD 兼容。

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所有CNN层都使用随机梯度下降进行微调，全局学习率为0.0001。每幅图像的大小调整为300 x 300像素，边界框也相应地调整大小，以使CNN进行最佳分析。通过反复试验设置这些值，以确保所有数据与SSD兼容。<br>

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