OEM Жаңы Common Rail клапан монтажы F00VC01329 0445110168 169 284 315 инжектор үчүн
Продукт аты | F00VC01329 |
Инжектор менен шайкеш келет | 0445110168 0445110169 0445110284 0445110315 |
Колдонмо | / |
MOQ | 6 даана / Келишимдүү |
Таңгактоо | Ак кутучанын таңгагы же кардардын талабы |
Даярдануу убакты | 7-15 жумушчу күн тартибин ырастагандан кийин |
Төлөм | T/T, PAYPAL, сиздин каалооңуз боюнча |
Функцияларды бириктирүүгө негизделген унаа инжекторунун клапан отургучунун кемчиликтерин аныктоо(3-бөлүк)
Натыйжада, инжектордук клапан отургучун аныктоодо, сүрөт кысылышы керек, ал эми сүрөттүн көлөмү 800 × 600 чейин иштетилет, бирдиктүү стандарттык сүрөт маалыматтарын алгандан кийин, маалыматтын жетишсиздигин болтурбоо үчүн маалыматтарды жакшыртуу ыкмасы колдонулат, жана моделдин жалпылоо жөндөмдүүлүгү жогорулайт. Маалыматтарды жакшыртуу терең үйрөнүү моделдерин окутуунун маанилүү бөлүгү болуп саналат [3]. Жалпысынан маалыматтарды көбөйтүүнүн эки жолу бар. Алардын бири, сүрөттү ар дайым үйрөтүүгө мүмкүндүк берүү үчүн тармак моделине берилиштердин бузулуу катмарын кошуу, жөнөкөй жана жөнөкөй дагы бир жолу бар, сүрөттөлүштүн үлгүлөрү машыгуудан мурун сүрөттү иштетүү жолу менен өркүндөтүлөт, биз маалымат топтомун кеңейтебиз. геометрия жана түс мейкиндиги сыяктуу сүрөттү жакшыртуу ыкмалары жана 1-сүрөттө көрсөтүлгөндөй түс мейкиндигинде HSV колдонуңуз.
Faster R-CNN дефектинин дефекация моделин өркүндөтүү Faster R-CNN алгоритм моделинде, биринчиден, сиз киргизилген сүрөттүн өзгөчөлүктөрүн бөлүп алышыңыз керек, ал эми чыгарылган чыгаруу өзгөчөлүктөрү акыркы аныктоо эффектине түздөн-түз таасир этиши мүмкүн. Объектти аныктоонун өзөгү - өзгөчөлүктөрдү алуу. Faster R-CNN алгоритминин моделиндеги жалпы функцияларды чыгаруу тармагы VGG-16 тармагы болуп саналат. Бул тармак модели алгач сүрөттөрдү классификациялоодо [4] колдонулган, андан кийин семантикалык сегментациялоодо [5] жана көрүнүктүүлүгүн аныктоодо [6] эң сонун болгон.
Faster R-CNN алгоритм моделиндеги өзгөчөлүктөрдү чыгаруу тармагы VGG-16га коюлган, бирок алгоритм модели аныктоодо жакшы көрсөткүчкө ээ болсо да, ал сүрөттүн өзгөчөлүгүн чыгарууда акыркы катмардагы функция картасынын чыгышын гана колдонот, ошондуктан кээ бир жоготуулар жана өзгөчөлүк картасын толук бүтүрүү мүмкүн эмес, бул кичинекей максаттуу объекттерди аныктоодо так эместикке алып келет жана акыркы таануу эффектине таасирин тийгизет.