OEM కొత్త కామన్ రైల్ వాల్వ్ అసెంబ్లీ F00VC01329 0445110168 169 284 315 ఇంజెక్టర్ కోసం

ఫీచర్ ఫ్యూజన్ ఆధారంగా ఆటోమోటివ్ ఇంజెక్టర్ వాల్వ్ సీటు యొక్క లోపాన్ని గుర్తించడం(భాగం 3)

ఫలితంగా, ఇంజెక్టర్ వాల్వ్ సీటును గుర్తించడంలో, చిత్రాన్ని కుదించవలసి ఉంటుంది మరియు చిత్ర పరిమాణం 800 × 600కి ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది, ఏకీకృత ప్రామాణిక ఇమేజ్ డేటాను పొందిన తర్వాత, డేటా కొరతను నివారించడానికి డేటా మెరుగుదల పద్ధతి ఉపయోగించబడుతుంది, మరియు మోడల్ సాధారణీకరణ సామర్థ్యం మెరుగుపరచబడింది. లోతైన అభ్యాస నమూనాల శిక్షణలో డేటా మెరుగుదల ఒక ముఖ్యమైన భాగం [3]. డేటాను పెంచడానికి సాధారణంగా రెండు మార్గాలు ఉన్నాయి. ఒకటి, ప్రతిసారీ ఇమేజ్‌కి శిక్షణ ఇవ్వడానికి నెట్‌వర్క్ మోడల్‌కు డేటా పెర్‌టర్బేషన్ లేయర్‌ని జోడించడం, మరింత సరళంగా మరియు సరళంగా ఉండే మరొక మార్గం ఉంది, శిక్షణకు ముందు ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ ద్వారా ఇమేజ్ శాంపిల్స్ మెరుగుపరచబడతాయి, మేము డేటా సెట్‌ని ఉపయోగించి విస్తరిస్తాము రేఖాగణితం మరియు రంగు స్థలం వంటి ఇమేజ్ మెరుగుదల పద్ధతులు మరియు మూర్తి 1లో చూపిన విధంగా రంగు స్థలంలో HSVని ఉపయోగించండి.

వేగవంతమైన R-CNN డిఫెక్ట్ డిఫెక్షన్ మోడల్ యొక్క మెరుగుదల వేగవంతమైన R-CNN అల్గారిథమ్ మోడల్‌లో, ముందుగా మీరు ఇన్‌పుట్ పిక్చర్ యొక్క లక్షణాలను సంగ్రహించాలి మరియు సంగ్రహించిన అవుట్‌పుట్ లక్షణాలు తుది గుర్తింపు ప్రభావాన్ని నేరుగా ప్రభావితం చేస్తాయి. ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ యొక్క ప్రధాన అంశం ఫీచర్ వెలికితీత. వేగవంతమైన R-CNN అల్గారిథమ్ మోడల్‌లో సాధారణ ఫీచర్ వెలికితీత నెట్‌వర్క్ VGG-16 నెట్‌వర్క్. ఈ నెట్‌వర్క్ మోడల్ మొదట ఇమేజ్ వర్గీకరణలో ఉపయోగించబడింది [4], ఆపై ఇది సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్ [5] మరియు లవణీయత గుర్తింపు [6]లో అద్భుతమైనది.

వేగవంతమైన R-CNN అల్గారిథమ్ మోడల్‌లోని ఫీచర్ ఎక్స్‌ట్రాక్షన్ నెట్‌వర్క్ VGG-16కి సెట్ చేయబడింది, అయితే అల్గోరిథం మోడల్ డిటెక్షన్‌లో మంచి పనితీరును కలిగి ఉంది, ఇది ఇమేజ్ ఫీచర్ ఎక్స్‌ట్రాక్షన్‌లో చివరి లేయర్ నుండి ఫీచర్ మ్యాప్ అవుట్‌పుట్‌ను మాత్రమే ఉపయోగిస్తుంది, కాబట్టి ఇది ఉంటుంది కొన్ని నష్టాలు మరియు ఫీచర్ మ్యాప్‌ను పూర్తిగా పూర్తి చేయడం సాధ్యపడదు, ఇది చిన్న లక్ష్య వస్తువులను గుర్తించడంలో సరికాని స్థితికి దారి తీస్తుంది మరియు తుది గుర్తింపు ప్రభావాన్ని ప్రభావితం చేస్తుంది.