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

Faster R-CNN အယ်လဂိုရီသမ်မော်ဒယ်ရှိ အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူမှုကွန်ရက်ကို VGG-16 ဟု သတ်မှတ်ထားသော်လည်း၊ အယ်လဂိုရီသမ်မော်ဒယ်သည် ထောက်လှမ်းမှုတွင် စွမ်းဆောင်ရည် ကောင်းမွန်သော်လည်း၊ ၎င်းသည် ရုပ်ပုံအင်္ဂါရပ်ကို ထုတ်ယူခြင်းတွင် နောက်ဆုံးအလွှာမှ အင်္ဂါရပ်မြေပုံအထွက်ကိုသာ အသုံးပြုထားသောကြောင့် ဖြစ်လိမ့်မည်။ အချို့သော ဆုံးရှုံးမှုများနှင့် အင်္ဂါရပ်မြေပုံကို အပြည့်အဝ မပြီးမြောက်နိုင်ဘဲ၊ ၎င်းသည် သေးငယ်သော ပစ်မှတ်အရာဝတ္ထုများကို ထောက်လှမ်းရာတွင် မှားယွင်းမှုနှင့် နောက်ဆုံးအသိအမှတ်ပြုမှုအကျိုးသက်ရောက်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေမည်ဖြစ်သည်။