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

အင်္ဂါရပ်ပေါင်းစပ်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ မော်တော်ယာဥ်အထိုးခံ အဆို့ရှင်ထိုင်ခုံ၏ ချို့ယွင်းချက်ကို ထောက်လှမ်းခြင်း။အပိုင်း (၃)

ရလဒ်အနေဖြင့် injector valve seat ၏ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုတွင်၊ ပုံအား ဖိသိပ်ထားရန် လိုအပ်ပြီး ပုံအရွယ်အစားကို 800 × 600 သို့ ပေါင်းစပ်ထားသော standard image data ကိုရရှိပြီးနောက်၊ data ပြတ်လပ်မှုကိုရှောင်ရှားရန် data enhancement method ကိုအသုံးပြုသည်၊ နှင့် မော်ဒယ် ယေဘူယျ စွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ထားသည်။ ဒေတာမြှင့်တင်ခြင်းသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများ [3] လေ့ကျင့်မှု၏ အရေးကြီးသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ယေဘုယျအားဖြင့် ဒေတာကို တိုးမြှင့်ရန် နည်းလမ်းနှစ်ခုရှိသည်။ တစ်နည်းမှာ ပုံအား အချိန်တိုင်း လေ့ကျင့်ရန် network model တွင် data perturbation layer ကို ပေါင်းထည့်ရန်၊ ပို၍ ရိုးရှင်းပြီး ရိုးရှင်းသော နောက်တစ်နည်းမှာ၊ သင်တန်းမစမီ ပုံနမူနာများကို image processing ဖြင့် မြှင့်တင်ပေးသည်၊၊ data set ကို အသုံးပြု၍ ချဲ့ထွင်ပါသည်။ ပုံ 1 တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း ဂျီသြမေတြီနှင့် အရောင်နေရာများကဲ့သို့သော ရုပ်ပုံမြှင့်တင်မှုနည်းလမ်းများနှင့် HSV ကို အသုံးပြုပါ။

ပိုမြန်သော R-CNN ချို့ယွင်းချက် ချို့ယွင်းချက်ပုံစံကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း ပိုမြန်သော R-CNN အယ်လဂိုရီသမ် မော်ဒယ်တွင်၊ ပထမဦးစွာ၊ သင်သည် ထည့်သွင်းပုံ၏ အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူရန် လိုအပ်ပြီး ထုတ်ယူလိုက်သော အထွက်အင်္ဂါရပ်များသည် နောက်ဆုံး ထောက်လှမ်းမှုဆိုင်ရာ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို တိုက်ရိုက် အကျိုးသက်ရောက်နိုင်ပါသည်။ Object detection ၏ အဓိကအချက်မှာ feature extraction ဖြစ်သည်။ ပိုမြန်သော R-CNN အယ်လဂိုရီသမ်မော်ဒယ်ရှိ ဘုံအင်္ဂါရပ်ထုတ်ယူခြင်းကွန်ရက်သည် VGG-16 ကွန်ရက်ဖြစ်သည်။ ဤကွန်ရက်ပုံစံကို ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း [4] တွင် ပထမဆုံးအသုံးပြုခဲ့ပြီး၊ ထို့နောက် ၎င်းကို semantic segmentation [5] နှင့် saliency detection [6] တို့တွင် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။

Faster R-CNN အယ်လဂိုရီသမ်မော်ဒယ်ရှိ အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းကွန်ရက်ကို VGG-16 ဟု သတ်မှတ်ထားသော်လည်း အယ်လဂိုရီသမ်မော်ဒယ်သည် ထောက်လှမ်းမှုတွင် စွမ်းဆောင်ရည်ကောင်းမွန်သော်လည်း၊ ၎င်းသည် ရုပ်ပုံအင်္ဂါရပ်ကို ထုတ်ယူခြင်းတွင် နောက်ဆုံးအလွှာမှ အင်္ဂါရပ်မြေပုံအထွက်ကိုသာ အသုံးပြုထားသောကြောင့် ဖြစ်လိမ့်မည်။ အချို့သော ဆုံးရှုံးမှုများနှင့် အင်္ဂါရပ်မြေပုံကို အပြည့်အဝ မပြီးမြောက်နိုင်ဘဲ၊ ၎င်းသည် ပစ်မှတ်အသေးစား အရာဝတ္ထုများကို ထောက်လှမ်းရာတွင် မှားယွင်းမှုနှင့် နောက်ဆုံးအသိအမှတ်ပြုမှုအကျိုးသက်ရောက်မှုကို ထိခိုက်စေမည်ဖြစ်သည်။