OEM പുതിയ കോമൺ റെയിൽ വാൽവ് അസംബ്ലി F00VC01329 0445110168 169 284 315 ഇൻജക്ടറിന്

ഫീച്ചർ ഫ്യൂഷൻ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഓട്ടോമോട്ടീവ് ഇൻജക്ടർ വാൽവ് സീറ്റിൻ്റെ വൈകല്യം കണ്ടെത്തൽ(ഭാഗം 3)

തൽഫലമായി, ഇൻജക്ടർ വാൽവ് സീറ്റ് കണ്ടെത്തുന്നതിന്, ചിത്രം കംപ്രസ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്, കൂടാതെ ചിത്രത്തിൻ്റെ വലുപ്പം 800 × 600 ആയി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു, ഏകീകൃത സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഇമേജ് ഡാറ്റ ലഭിച്ച ശേഷം, ഡാറ്റാ ക്ഷാമം ഒഴിവാക്കാൻ ഡാറ്റ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടാതെ മോഡൽ സാമാന്യവൽക്കരണ ശേഷി വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിൻ്റെ ഒരു പ്രധാന ഭാഗമാണ് ഡാറ്റ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ [3]. ഡാറ്റ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് സാധാരണയായി രണ്ട് വഴികളുണ്ട്. ഒന്ന്, ഓരോ തവണയും ഇമേജ് പരിശീലിപ്പിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നതിന് നെറ്റ്‌വർക്ക് മോഡലിലേക്ക് ഒരു ഡാറ്റ പെർടർബേഷൻ ലെയർ ചേർക്കുക, കൂടുതൽ ലളിതവും ലളിതവുമായ മറ്റൊരു മാർഗമുണ്ട്, പരിശീലനത്തിന് മുമ്പ് ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് വഴി ഇമേജ് സാമ്പിളുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു, ഞങ്ങൾ ഡാറ്റ സെറ്റ് വിപുലീകരിക്കുന്നു ജ്യാമിതി, കളർ സ്പേസ് തുടങ്ങിയ ഇമേജ് മെച്ചപ്പെടുത്തൽ രീതികൾ, ചിത്രം 1 ൽ കാണിച്ചിരിക്കുന്നതുപോലെ കളർ സ്പേസിൽ HSV ഉപയോഗിക്കുക.

വേഗതയേറിയ R-CNN ഡിഫെക്റ്റ് ഡീഫെക്ഷൻ മോഡലിൻ്റെ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ വേഗതയേറിയ R-CNN അൽഗോരിതം മോഡലിൽ, ഒന്നാമതായി, നിങ്ങൾ ഇൻപുട്ട് ചിത്രത്തിൻ്റെ സവിശേഷതകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്, കൂടാതെ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്‌ത ഔട്ട്‌പുട്ട് സവിശേഷതകൾ അന്തിമ കണ്ടെത്തൽ ഫലത്തെ നേരിട്ട് ബാധിക്കും. ഒബ്ജക്റ്റ് കണ്ടെത്തലിൻ്റെ കാതൽ ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ആണ്. ഫാസ്റ്റർ ആർ-സിഎൻഎൻ അൽഗോരിതം മോഡലിലെ സാധാരണ ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ നെറ്റ്‌വർക്ക് VGG-16 നെറ്റ്‌വർക്കാണ്. ഈ നെറ്റ്‌വർക്ക് മോഡൽ ആദ്യം ഉപയോഗിച്ചത് ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണത്തിലാണ് [4], തുടർന്ന് സെമാൻ്റിക് സെഗ്‌മെൻ്റേഷനിലും [5] സാലിയൻസി ഡിറ്റക്ഷനിലും [6] മികച്ചതാണ്.

ഫാസ്റ്റർ R-CNN അൽഗോരിതം മോഡലിലെ ഫീച്ചർ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷൻ നെറ്റ്‌വർക്ക് VGG-16 ആയി സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്നു, അൽഗോരിതം മോഡലിന് കണ്ടെത്തലിൽ മികച്ച പ്രകടനമുണ്ടെങ്കിലും, ഇമേജ് ഫീച്ചർ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷനിലെ അവസാന ലെയറിൽ നിന്നുള്ള ഫീച്ചർ മാപ്പ് ഔട്ട്‌പുട്ട് മാത്രമേ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നുള്ളൂ, അതിനാൽ ഉണ്ടാകും ചില നഷ്ടങ്ങളും ഫീച്ചർ മാപ്പും പൂർണ്ണമായി പൂർത്തിയാക്കാൻ കഴിയില്ല, ഇത് ചെറിയ ടാർഗെറ്റ് ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിലെ കൃത്യതയില്ലായ്മയിലേക്ക് നയിക്കുകയും അന്തിമ തിരിച്ചറിയൽ ഫലത്തെ ബാധിക്കുകയും ചെയ്യും.