Stelt gebruikers in staat CNN-modellen te bouwen die specifiek zijn afgestemd op anomaliedetectie in beelden, een niche die niet wordt behandeld door typische classificatie- of herkenningsprompts. Biedt concrete aanbevelingen voor architectuur en training om nauwkeurigheid te maximaliseren en valse alarmen te minimaliseren, waardoor gebruikers complexe detectie-uitdagingen in de praktijk effectief kunnen aanpakken.

Met deze prompt kan de gebruiker gespecialiseerde machine vision en beeldverwerking integreren in hun Visual Basic projecten, wat nieuwe functionaliteiten zoals objectdetectie en beeldanalyse mogelijk maakt. Dit lost het probleem op dat standaard Visual Basic toepassingen meestal geen geavanceerde beeldverwerking ondersteunen en biedt praktische codevoorbeelden die direct toepasbaar zijn, waardoor ontwikkeltijd wordt bespaard en de kwaliteit van de applicatie verbetert.

Met deze prompt kan de gebruiker een CNN ontwerpen dat verder gaat dan standaard pixelgebaseerde analyse door contextuele en ruimtelijke informatie te integreren. Dit verbetert de nauwkeurigheid en robuustheid in complexe beeldtaken zoals scene understanding of semantische segmentatie. De prompt biedt gerichte aanbevelingen voor geavanceerde lagen en trainingsstrategieën, waardoor gebruikers modellen kunnen maken die beter presteren in realistische toepassingen waar context cruciaal is.