0445110168 169 284 315 injektor uchun OEM yangi umumiy temir yo'l vana yig'ilishi F00VC01329

Xususiyat sinteziga asoslangan avtomobil injektor klapan o'rindig'ining nuqsonlarini aniqlash(3-qism)

Natijada, injektor klapanining o'rindig'ini aniqlashda rasmni siqish kerak va rasm o'lchami 800 × 600 gacha qayta ishlanadi, birlashtirilgan standart tasvir ma'lumotlarini olgandan so'ng, ma'lumotlar tanqisligini oldini olish uchun ma'lumotlarni yaxshilash usuli qo'llaniladi, va modelni umumlashtirish qobiliyati kuchayadi. Ma'lumotlarni yaxshilash chuqur o'rganish modellarini o'qitishning muhim qismidir [3]. Odatda ma'lumotlarni ko'paytirishning ikki yo'li mavjud. Ulardan biri, har safar tasvirni o'rgatish imkonini berish uchun tarmoq modeliga ma'lumotlar buzilishi qatlamini qo'shishdir, yana bir oddiy va sodda usul mavjud, tasvir namunalari mashg'ulotdan oldin tasvirni qayta ishlash orqali yaxshilanadi, biz ma'lumotlar to'plamini kengaytiramiz. geometriya va rang maydoni kabi tasvirni yaxshilash usullari va 1-rasmda ko'rsatilganidek, rang maydonida HSV dan foydalaning.

Faster R-CNN nuqsonli nuqson modelini takomillashtirish Faster R-CNN algoritm modelida birinchi navbatda siz kirish rasmining xususiyatlarini ajratib olishingiz kerak va chiqarilgan chiqish xususiyatlari yakuniy aniqlash effektiga bevosita ta'sir qilishi mumkin. Ob'ektni aniqlashning asosi xususiyatlarni ajratib olishdir. Faster R-CNN algoritm modelidagi umumiy xususiyatni ajratib olish tarmog'i VGG-16 tarmog'idir. Ushbu tarmoq modeli dastlab tasvirlarni tasniflashda [4] ishlatilgan, keyin esa semantik segmentatsiya [5] va aniqlikni aniqlashda [6] mukammal bo'lgan.

Faster R-CNN algoritm modelidagi xususiyatni ajratib olish tarmog'i VGG-16 ga o'rnatilgan, algoritm modeli aniqlashda yaxshi ko'rsatkichga ega bo'lsa-da, u faqat tasvir xususiyatini chiqarishda oxirgi qatlamdan xususiyat xaritasi chiqishidan foydalanadi, shuning uchun shunday bo'ladi. ba'zi yo'qotishlar va xususiyat xaritasini to'liq to'ldirib bo'lmaydi, bu kichik maqsadli ob'ektlarni aniqlashda noaniqlikka olib keladi va yakuniy tanib olish effektiga ta'sir qiladi.