0445110168 169 284 315 ઇન્જેક્ટર માટે OEM ન્યૂ કોમન રેલ વાલ્વ એસેમ્બલી F00VC01329

લક્ષણ ફ્યુઝનના આધારે ઓટોમોટિવ ઇન્જેક્ટર વાલ્વ સીટની ખામી શોધ(ભાગ 3)

પરિણામે, ઇન્જેક્ટર વાલ્વ સીટની તપાસમાં, ચિત્રને સંકુચિત કરવાની જરૂર છે, અને ચિત્રનું કદ 800 × 600 સુધી પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે, એકીકૃત પ્રમાણભૂત છબી ડેટા પ્રાપ્ત કર્યા પછી, ડેટાની અછતને ટાળવા માટે ડેટા ઉન્નતીકરણ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે, અને મોડેલનું સામાન્યીકરણ ક્ષમતા વધારે છે. ડેટા એન્હાન્સમેન્ટ એ ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સને તાલીમ આપવાનો એક મહત્વપૂર્ણ ભાગ છે [3]. ડેટા વધારવાની સામાન્ય રીતે બે રીત છે. એક તો ઇમેજને દર વખતે પ્રશિક્ષિત કરવાની મંજૂરી આપવા માટે નેટવર્ક મોડેલમાં ડેટા પેર્ટર્બેશન લેયર ઉમેરવાનું છે, બીજી એક રીત છે જે વધુ સીધી અને સરળ છે, ઇમેજ સેમ્પલને તાલીમ પહેલાં ઇમેજ પ્રોસેસિંગ દ્વારા વધારવામાં આવે છે, અમે ડેટા સેટનો ઉપયોગ કરીને વિસ્તૃત કરીએ છીએ. ચિત્ર ઉન્નતીકરણ પદ્ધતિઓ જેમ કે ભૂમિતિ અને રંગ જગ્યા, અને આકૃતિ 1 માં બતાવ્યા પ્રમાણે, રંગ જગ્યામાં HSV નો ઉપયોગ કરો.

ઝડપી આર-સીએનએન ડિફેક્ટ ડિફેક્શન મોડલનો સુધારો ઝડપી આર-સીએનએન અલ્ગોરિધમ મોડલમાં, સૌ પ્રથમ, તમારે ઇનપુટ ચિત્રની વિશેષતાઓને કાઢવાની જરૂર છે, અને એક્સટ્રેક્ટેડ આઉટપુટ સુવિધાઓ અંતિમ શોધ અસરને સીધી અસર કરી શકે છે. ઑબ્જેક્ટ શોધનો મુખ્ય ભાગ લક્ષણ નિષ્કર્ષણ છે. ફાસ્ટર આર-સીએનએન અલ્ગોરિધમ મોડેલમાં સામાન્ય લક્ષણ નિષ્કર્ષણ નેટવર્ક VGG-16 નેટવર્ક છે. આ નેટવર્ક મોડલનો ઉપયોગ સૌપ્રથમ ઈમેજ વર્ગીકરણ [4] માં કરવામાં આવ્યો હતો, અને પછી તે સિમેન્ટીક સેગ્મેન્ટેશન [5] અને સેલિન્સી ડિટેક્શન [6] માં ઉત્તમ રહ્યું છે.

ફાસ્ટર આર-સીએનએન એલ્ગોરિધમ મોડેલમાં ફીચર એક્સટ્રેક્શન નેટવર્ક VGG-16 પર સેટ છે, જો કે એલ્ગોરિધમ મોડલ ડિટેક્શનમાં સારું પ્રદર્શન ધરાવે છે, તે ઇમેજ ફીચર એક્સટ્રેક્શનમાં માત્ર છેલ્લા લેયરમાંથી ફીચર મેપ આઉટપુટનો ઉપયોગ કરે છે, તેથી ત્યાં હશે. કેટલાક નુકસાન અને સુવિધાનો નકશો સંપૂર્ણપણે પૂર્ણ કરી શકાતો નથી, જે નાના લક્ષ્ય પદાર્થોની શોધમાં અચોક્કસતા તરફ દોરી જશે અને અંતિમ ઓળખ અસરને અસર કરશે.