OEM New Common Rail Valve Assembly F00VC01329 ສໍາລັບ 0445110168 169 284 315 injector

ການກວດພົບຂໍ້ບົກພ່ອງຂອງບ່ອນນັ່ງປ່ຽງ injector ລົດຍົນໂດຍອີງໃສ່ຄຸນສົມບັດ fusion(ສ່ວນ 3)

ດັ່ງນັ້ນ, ໃນການກວດສອບບ່ອນນັ່ງຂອງປ່ຽງ injector, ຮູບພາບຕ້ອງໄດ້ຮັບການບີບອັດ, ແລະຂະຫນາດຮູບພາບໄດ້ຖືກປຸງແຕ່ງເປັນ 800 × 600, ຫຼັງຈາກໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນຮູບພາບມາດຕະຖານທີ່ເປັນເອກະພາບ, ວິທີການປັບປຸງຂໍ້ມູນແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການຂາດແຄນຂໍ້ມູນ, ແລະຄວາມສາມາດທົ່ວໄປຂອງຕົວແບບໄດ້ຖືກປັບປຸງ. ການປັບປຸງຂໍ້ມູນແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງທີ່ສໍາຄັນຂອງການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ເລິກ [3]. ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວມີສອງວິທີທີ່ຈະເພີ່ມຂໍ້ມູນ. ອັນໜຶ່ງແມ່ນການເພີ່ມຊັ້ນຂໍ້ມູນລົບກວນໃສ່ຕົວແບບເຄືອຂ່າຍເພື່ອໃຫ້ຮູບພາບໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມທຸກຄັ້ງ, ມີອີກວິທີໜຶ່ງທີ່ກົງໄປກົງມາ ແລະ ງ່າຍດາຍ, ຕົວຢ່າງຮູບພາບຖືກປັບປຸງໂດຍການປະມວນຜົນຮູບພາບກ່ອນການຝຶກອົບຮົມ, ພວກເຮົາຂະຫຍາຍຊຸດຂໍ້ມູນໂດຍໃຊ້ ວິທີການປັບປຸງຮູບພາບເຊັ່ນ: ເລຂາຄະນິດແລະພື້ນທີ່ສີ, ແລະໃຊ້ HSV ໃນພື້ນທີ່ສີ, ດັ່ງທີ່ສະແດງຢູ່ໃນຮູບທີ 1.

ການປັບປຸງແບບຈໍາລອງຂໍ້ບົກພ່ອງຂອງ R-CNN ທີ່ໄວກວ່າໃນແບບຈໍາລອງ algorithm ທີ່ໄວກວ່າ R-CNN, ກ່ອນອື່ນ ໝົດ, ທ່ານ ຈຳ ເປັນຕ້ອງສະກັດຄຸນລັກສະນະຂອງຮູບການປ້ອນຂໍ້ມູນ, ແລະຄຸນລັກສະນະຂອງຜົນຜະລິດທີ່ສະກັດໄດ້ໂດຍກົງສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ການຊອກຄົ້ນຫາສຸດທ້າຍ. ຫຼັກຂອງການກວດຫາວັດຖຸແມ່ນການສະກັດເອົາຄຸນສົມບັດ. ເຄືອຂ່າຍການສະກັດຄຸນສົມບັດທົ່ວໄປໃນແບບຈໍາລອງສູດການຄິດໄລ່ໄວກວ່າ R-CNN ແມ່ນເຄືອຂ່າຍ VGG-16. ຮູບແບບເຄືອຂ່າຍນີ້ຖືກນໍາໃຊ້ຄັ້ງທໍາອິດໃນການຈັດປະເພດຮູບພາບ [4], ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນມັນໄດ້ດີເລີດໃນ segmentation semantic [5] ແລະ saliency detection [6].

ເຄືອຂ່າຍການສະກັດເອົາຄຸນສົມບັດໃນຮູບແບບ Faster R-CNN algorithm ຖືກກໍານົດເປັນ VGG-16, ເຖິງແມ່ນວ່າຕົວແບບ algorithm ມີປະສິດທິພາບທີ່ດີໃນການກວດສອບ, ມັນພຽງແຕ່ໃຊ້ຄຸນສົມບັດແຜນທີ່ output ຈາກຊັ້ນສຸດທ້າຍໃນການສະກັດຄຸນສົມບັດຮູບພາບ, ດັ່ງນັ້ນຈະມີ ການສູນເສຍບາງຢ່າງແລະແຜນທີ່ຄຸນນະສົມບັດບໍ່ສາມາດສໍາເລັດຢ່າງເຕັມສ່ວນ, ເຊິ່ງຈະນໍາໄປສູ່ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນໃນການກວດສອບວັດຖຸເປົ້າຫມາຍຂະຫນາດນ້ອຍແລະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ການຮັບຮູ້ສຸດທ້າຍ.