请问这个Neuture Network Console模型是什么意思

本人最近在做索尼的相关项目，是初学者，对这个模型不是很了解，只知道这个模型可以实现颜色追踪，但是只能追踪一种颜色，现在我有一个需求，将红黄蓝绿四个方块放在一起，用这个模型去识别，应该识别出四个框，但是现在只能识别出一个框，想问问懂行的朋友们，应该怎么改这个模型？

Neuture Network Console模型是一个基于深度学习的计算机视觉模型，用于目标检测和图像分割任务。它的基本原理是基于卷积神经网络（CNN），通过学习图像特征和目标物体的位置信息，来实现对图像中目标物体的检测和分割。

使用Neuture Network Console模型需要以下步骤：
数据准备：准备用于训练模型的图像数据和标注数据。标注数据应该包括目标物体的位置信息，例如边界框或掩码。
训练模型：使用准备好的数据来训练模型。训练过程通常需要几个小时到几天，具体取决于数据集的大小和模型的复杂度。
测试模型：使用测试数据来评估模型的性能。测试数据应该是从未见过的数据，以评估模型的泛化能力。
部署模型：将模型部署到生产环境中。部署过程包括将模型打包为一个可执行文件或Docker容器，并将其部署到生产环境中。
使用Neuture Network Console模型需要一定的计算机视觉和深度学习知识。如果您是初学者，建议您先学习基本的计算机视觉和深度学习知识，以便更好地理解和使用这个模型。

一般来说，颜色追踪模型是基于计算机视觉技术的，通常使用卷积神经网络（CNN）作为基础模型。
如果您使用的是基于CNN的颜色追踪模型，那么您需要检查以下几个方面的设置：

1.颜色空间：您的模型可能在某种颜色空间下训练和测试，例如HSV或RGB。如果您的四个方块的颜色在训练数据中没有涵盖到，那么您的模型可能会将其视为相似的颜色，从而导致识别错误。您可以尝试调整颜色空间的参数，例如调整饱和度、亮度或色相等参数来提高模型的准确性。

2训练数据：如果您的模型是基于CNN的，那么您需要确保您的训练数据涵盖了四个方块的颜色。如果您的数据集只包含一种或两种颜色，那么您的模型可能会将其视为相似的颜色，从而导致识别错误。您可以尝试增加训练数据的多样性，以便您的模型可以更好地适应不同的颜色。

3模型参数：您的模型可能有一些参数可以调整，例如卷积核大小、步长、激活函数等。您可以尝试调整这些参数来提高模型的准确性。
如果您无法确定您的模型的具体设置或架构，您可以尝试使用其他颜色追踪模型或计算机视觉技术来解决问题。例如，您可以尝试使用OpenCV等计算机视觉库来实现颜色追踪，或者使用深度学习框架（例如PyTorch或TensorFlow）来构建自定义的CNN模型。