OEM ಹೊಸ ಕಾಮನ್ ರೈಲ್ ವಾಲ್ವ್ ಅಸೆಂಬ್ಲಿ F00VC01329 ಗಾಗಿ 0445110168 169 284 315 ಇಂಜೆಕ್ಟರ್

ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಸಮ್ಮಿಳನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಆಟೋಮೋಟಿವ್ ಇಂಜೆಕ್ಟರ್ ವಾಲ್ವ್ ಸೀಟಿನ ದೋಷ ಪತ್ತೆ(ಭಾಗ 3)

ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಇಂಜೆಕ್ಟರ್ ವಾಲ್ವ್ ಸೀಟ್ ಅನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಲ್ಲಿ, ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರದ ಗಾತ್ರವನ್ನು 800 × 600 ಗೆ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೀಕೃತ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಇಮೇಜ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆದ ನಂತರ, ಡೇಟಾ ಕೊರತೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಡೇಟಾ ವರ್ಧನೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ವರ್ಧನೆಯು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವಾಗಿದೆ [3]. ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎರಡು ಮಾರ್ಗಗಳಿವೆ. ಒಂದು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ಡೇಟಾ ಪರ್ಟರ್ಬೇಷನ್ ಲೇಯರ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು, ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ ಚಿತ್ರವನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚು ಸರಳವಾದ ಮತ್ತು ಸರಳವಾದ ಇನ್ನೊಂದು ಮಾರ್ಗವಿದೆ, ತರಬೇತಿಯ ಮೊದಲು ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಇಮೇಜ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವರ್ಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ನಾವು ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತೇವೆ ಚಿತ್ರ 1 ರಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ ಜ್ಯಾಮಿತಿ ಮತ್ತು ಬಣ್ಣದ ಜಾಗದಂತಹ ಚಿತ್ರ ವರ್ಧಕ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಬಣ್ಣದ ಜಾಗದಲ್ಲಿ HSV ಅನ್ನು ಬಳಸಿ.

ವೇಗವಾದ R-CNN ದೋಷದ ಡಿಫೆಕ್ಷನ್ ಮಾದರಿಯ ಸುಧಾರಣೆ ವೇಗವಾದ R-CNN ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ನೀವು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಚಿತ್ರದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬೇಕು ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಅಂತಿಮ ಪತ್ತೆ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್‌ನ ತಿರುಳು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ವೇಗದ R-CNN ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ VGG-16 ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆಗಿದೆ. ಈ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೊದಲು ಇಮೇಜ್ ವರ್ಗೀಕರಣದಲ್ಲಿ [4] ಬಳಸಲಾಯಿತು, ಮತ್ತು ನಂತರ ಇದು ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ವಿಭಾಗ [5] ಮತ್ತು ಲವಣಾಂಶ ಪತ್ತೆ [6] ನಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ.

ವೇಗದ R-CNN ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಜಾಲವನ್ನು VGG-16 ಗೆ ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮಾದರಿಯು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದು ಇಮೇಜ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕೊನೆಯ ಲೇಯರ್‌ನಿಂದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ನಕ್ಷೆಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇರುತ್ತದೆ ಕೆಲವು ನಷ್ಟಗಳು ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ಸಣ್ಣ ಗುರಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಲ್ಲಿ ಅಸಮರ್ಪಕತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಪರಿಣಾಮದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.