OEM Nije Common Rail Valve Assembly F00VC01329 Foar 0445110168 169 284 315 injector

Defektdeteksje fan auto-ynjektorklepstoel basearre op funksjefúzje(diel 3)

As gefolch, yn 'e deteksje fan' e ynjeksjeventilsit, moat de ôfbylding komprimearre wurde, en de ôfbyldingsgrutte wurdt ferwurke nei 800 × 600, nei it krijen fan 'e unifoarme standertôfbyldingsgegevens, wurdt de metoade foar gegevensferbettering brûkt om gegevenstekoart te foarkommen, en it model generalisaasjefeardigens wurdt ferbettere.Gegevensferbettering is in wichtich ûnderdiel fan training modellen foar djippe learen [3].D'r binne oer it generaal twa manieren om gegevens te fergrutsjen.Ien is om in gegevensfersteuringslaach ta te foegjen oan it netwurkmodel om de ôfbylding elke kear te trenen, d'r is in oare manier dy't rjochtliniger en ienfâldich is, de ôfbyldingsmonsters wurde ferbettere troch ôfbyldingsferwurking foar training, wy wreidzje de gegevensset út mei metoaden foar ferbettering fan ôfbyldings lykas mjitkunde en kleurromte, en brûk HSV yn 'e kleurromte, lykas werjûn yn figuer 1.

Ferbettering fan Faster R-CNN-defekt-defeksjemodel Yn it Faster R-CNN-algoritmemodel moatte jo earst de funksjes fan 'e ynfierôfbylding ekstrahearje, en de ekstrahearre útfierfunksjes kinne direkt ynfloed hawwe op it definitive deteksjeeffekt.De kearn fan objektdeteksje is funksje-ekstraksje.It mienskiplike funksje-ekstraksjenetwurk yn it Faster R-CNN-algoritmemodel is it VGG-16-netwurk.Dit netwurkmodel waard earst brûkt yn ôfbyldingsklassifikaasje [4], en dêrnei hat it poerbêst west yn semantyske segmentaasje [5] en saliency-deteksje [6].

It funksje-ekstraksjenetwurk yn it Faster R-CNN-algoritmemodel is ynsteld op VGG-16, hoewol it algoritmemodel in goede prestaasje hat yn deteksje, brûkt it allinich de funksje-kaartútfier fan 'e lêste laach yn' e ekstraksje fan ôfbyldingsfunksjes, dus sil d'r wêze guon ferliezen en de funksje map kin net folslein foltôge, dat sil liede ta unakkuraatheid yn opspoaren fan lytse doel foarwerpen en beynfloedzje de definitive erkenning effekt.