OEM Nova Common Rail Valva Asembleo F00VC01329 Por 0445110168 169 284 315 injekciilo

Difekto-detekto de aŭta injekcila valvseĝo bazita sur trajto-fuzio(parto 3)

Kiel rezulto, en la detekto de la injektila valva seĝo, la bildo devas esti kunpremita, kaj la bildograndeco estas procesita al 800 × 600, post akiri la unuigitajn normajn bildajn datumojn, la datuma pliboniga metodo estas uzata por eviti datuman mankon, kaj la modelo-ĝeneraligkapablo estas plifortigita. Plibonigo de datumoj estas grava parto de trejnado de profundaj lernaj modeloj [3]. Ĝenerale estas du manieroj pliigi datumojn. Unu estas aldoni datuman perturban tavolon al la retmodelo por permesi la bildon esti trejnita ĉiufoje, ekzistas alia maniero, kiu estas pli simpla kaj simpla, la bildspecimenoj estas plibonigitaj per bildprilaborado antaŭ trejnado, ni vastigas la datuman aron uzante bildaj plibonigaj metodoj kiel geometrio kaj kolorspaco, kaj uzu HSV en la kolorspaco, kiel montrite en Figuro 1.

Pliboniĝo de Faster R-CNN-difekta transfuĝo-modelo En la Faster R-CNN-algoritma modelo, unue, vi devas ĉerpi la trajtojn de la eniga bildo, kaj la ĉerpitaj eligaĵoj povas rekte influi la finan detektan efikon. La kerno de objektodetekto estas trajto eltiro. La komuna trajto eltira reto en la Faster R-CNN-algoritmmodelo estas la VGG-16-reto. Tiu retmodelo unue estis uzita en bildklasifiko [4], kaj tiam ĝi estis bonega en semantika segmentigo [5] kaj elstarecdetekto [6].

La reto de eltiro de trajto en la modelo de algoritmo Faster R-CNN estas agordita al VGG-16, kvankam la modelo de algoritmo havas bonan agadon en detekto, ĝi nur uzas la eligon de la trajta mapo el la lasta tavolo en eltiro de bildoj, do estos. iuj perdoj kaj la trajtomapo ne povas esti plene kompletigitaj, kio kondukos al malprecizeco en detekto de malgrandaj celobjektoj kaj influos la finan rekonefikon.