Oración 1: ası́, el modelo de Deep learning (YOLOV4) es re-entrenado con la nueva base de datos y se prueba en las calles de Bogotá para obtener su desarrollo en tiempo real, evaluando métricas computacionales como el uso de CPU, el tiempo que se demora en realizar una detección, ası́ como el uso de la RAM
Oración 2: se prueban más algoritmos de entrenamiento de modelos de detección de objetos como FasterRCNN, SSDMobileNetV2 y SSDMobileNetV2FPNLite para obtener ası́ el modelo que mejor desempeño tenga con respecto a las métricas de entrenamiento como el MAP (MEAN AVERAGE PRECISION) y el RECALL
Conector: por consiguiente
Relación: reasoning
Género: theses