OEM Common Rail Balbula Muntaia F00VC01329 0445110168 169 284 315 injektorerako

Automobilgintzako injektoreen balbula-eserlekuaren akatsak hautematea ezaugarrien fusioan oinarrituta(3. zatia)

Ondorioz, injekzio-balbularen eserlekua detektatzeko, irudia konprimitu behar da, eta irudiaren tamaina 800 × 600ra prozesatzen da, irudi estandar bateratuaren datuak lortu ondoren, datuak hobetzeko metodoa erabiltzen da datu eskasia ekiditeko, eta eredua orokortzeko gaitasuna hobetzen da.Datuak hobetzea ikaskuntza sakoneko ereduak entrenatzeko zati garrantzitsu bat da [3].Orokorrean datuak handitzeko bi modu daude.Bata da sare-ereduari datuen perturbazio-geruza bat gehitzea irudia aldiro entrenatu ahal izateko, badago beste modu zuzen eta sinpleagoa dena, irudi-laginak irudien prozesamenduaren bidez hobetzen dira entrenamendu aurretik, datu multzoa zabaltzen dugu erabiliz. irudiak hobetzeko metodoak, hala nola, geometria eta kolore-espazioa, eta HSV erabili kolore-espazioan, 1. Irudian erakusten den moduan.

Faster R-CNN akatsen ereduaren hobekuntza Faster R-CNN algoritmoaren ereduan, lehenik eta behin, sarrerako irudiaren ezaugarriak atera behar dituzu, eta ateratako irteerako ezaugarriek zuzenean eragin dezakete azken detekzio efektuan.Objektuak detektatzeko muina ezaugarrien erauzketa da.Faster R-CNN algoritmoaren ereduko ezaugarri komunak erauzteko sarea VGG-16 sarea da.Sare-eredu hau irudien sailkapenean erabili zen lehenik [4], eta gero bikaina izan da segmentazio semantikoan [5] eta nabarmentasunaren detekzioan [6].

Faster R-CNN algoritmo-ereduaren ezaugarriak ateratzeko sarea VGG-16-n ezarrita dago, algoritmo-ereduak detekzioan errendimendu ona duen arren, azken geruzaren ezaugarri-maparen irteera soilik erabiltzen du irudi-ezaugarrien erauzketan, beraz, egongo da. galera batzuk eta ezaugarri-mapa ezin dira guztiz osatu, eta horrek helburu-objektu txikiak detektatzeko zehaztasunik eza ekarriko du eta azken ezagupen-efektua eragingo du.