0445110168 169 284 315 இன்ஜெக்டருக்கு OEM புதிய காமன் ரெயில் வால்வு அசெம்பிளி F00VC01329

அம்ச இணைவின் அடிப்படையில் வாகன உட்செலுத்தி வால்வு இருக்கையின் குறைபாடு கண்டறிதல்(பகுதி 3)

இதன் விளைவாக, இன்ஜெக்டர் வால்வு இருக்கையைக் கண்டறிவதில், படம் சுருக்கப்பட வேண்டும், மேலும் படத்தின் அளவு 800 × 600 ஆக செயலாக்கப்படுகிறது, ஒருங்கிணைந்த நிலையான படத் தரவைப் பெற்ற பிறகு, தரவு பற்றாக்குறையைத் தவிர்க்க தரவு மேம்படுத்தல் முறை பயன்படுத்தப்படுகிறது, மற்றும் மாதிரி பொதுமைப்படுத்தல் திறன் மேம்படுத்தப்பட்டுள்ளது.ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதில் தரவு மேம்பாடு ஒரு முக்கிய பகுதியாகும் [3].தரவுகளை அதிகரிக்க பொதுவாக இரண்டு வழிகள் உள்ளன.ஒன்று, ஒவ்வொரு முறையும் படத்தைப் பயிற்றுவிக்க அனுமதிக்கும் வகையில், நெட்வொர்க் மாடலில் டேட்டா பர்பர்பேஷன் லேயரைச் சேர்ப்பது, மிகவும் நேரடியான மற்றும் எளிமையான மற்றொரு வழி உள்ளது, பயிற்சிக்கு முன் படச் செயலாக்கத்தால் பட மாதிரிகள் மேம்படுத்தப்படுகின்றன, இதைப் பயன்படுத்தி தரவுத் தொகுப்பை விரிவுபடுத்துகிறோம் வடிவியல் மற்றும் வண்ண இடைவெளி போன்ற படத்தை மேம்படுத்தும் முறைகள் மற்றும் படம் 1 இல் காட்டப்பட்டுள்ளபடி, வண்ண இடத்தில் HSV ஐப் பயன்படுத்தவும்.

வேகமான R-CNN குறைபாடு குறைபாடு மாதிரியை மேம்படுத்துதல் வேகமான R-CNN அல்காரிதம் மாதிரியில், முதலில், நீங்கள் உள்ளீட்டு படத்தின் அம்சங்களை பிரித்தெடுக்க வேண்டும், மேலும் பிரித்தெடுக்கப்பட்ட வெளியீட்டு அம்சங்கள் இறுதி கண்டறிதல் விளைவை நேரடியாக பாதிக்கலாம்.பொருள் கண்டறிதலின் அடிப்படை அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் ஆகும்.வேகமான R-CNN அல்காரிதம் மாதிரியில் பொதுவான அம்சம் பிரித்தெடுக்கும் நெட்வொர்க் VGG-16 நெட்வொர்க் ஆகும்.இந்த நெட்வொர்க் மாதிரி முதலில் பட வகைப்பாட்டில் பயன்படுத்தப்பட்டது [4], பின்னர் அது சொற்பொருள் பிரிவு [5] மற்றும் உப்புத்தன்மை கண்டறிதல் [6] ஆகியவற்றில் சிறப்பாக இருந்தது.

வேகமான R-CNN அல்காரிதம் மாடலில் உள்ள அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் நெட்வொர்க் VGG-16 க்கு அமைக்கப்பட்டுள்ளது, இருப்பினும் அல்காரிதம் மாடல் கண்டறிதலில் சிறந்த செயல்திறனைக் கொண்டிருந்தாலும், இது படத்தின் அம்சம் பிரித்தெடுத்தலில் கடைசி லேயரில் இருந்து அம்ச வரைபட வெளியீட்டை மட்டுமே பயன்படுத்துகிறது. சில இழப்புகள் மற்றும் அம்ச வரைபடத்தை முழுமையாக முடிக்க முடியாது, இது சிறிய இலக்கு பொருட்களைக் கண்டறிவதில் துல்லியமின்மைக்கு வழிவகுக்கும் மற்றும் இறுதி அங்கீகார விளைவை பாதிக்கும்.