0445110168 169 284 315 ইনজেক্টরের জন্য OEM নতুন কমন রেল ভালভ সমাবেশ F00VC01329

বৈশিষ্ট্য ফিউশন উপর ভিত্তি করে স্বয়ংচালিত ইনজেক্টর ভালভ আসন ত্রুটি সনাক্তকরণ(পার্ট 3)

ফলস্বরূপ, ইনজেক্টর ভালভ সীট সনাক্তকরণে, ছবিটি সংকুচিত করা প্রয়োজন, এবং ছবির আকার 800 × 600 এ প্রক্রিয়া করা হয়, ইউনিফাইড স্ট্যান্ডার্ড ইমেজ ডেটা পাওয়ার পরে, ডেটা ঘাটতি এড়াতে ডেটা বর্ধিতকরণ পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়, এবং মডেল সাধারণীকরণ ক্ষমতা উন্নত করা হয়. ডেটা বর্ধিতকরণ গভীর শিক্ষার মডেল প্রশিক্ষণের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ [3]। ডেটা বাড়ানোর সাধারণত দুটি উপায় রয়েছে। একটি হল প্রতিবার ইমেজকে প্রশিক্ষিত করার অনুমতি দেওয়ার জন্য নেটওয়ার্ক মডেলে একটি ডেটা বিভ্রান্তি স্তর যুক্ত করা, আরেকটি উপায় রয়েছে যা আরও সহজ এবং সহজ, প্রশিক্ষণের আগে চিত্রের নমুনাগুলি চিত্র প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে উন্নত করা হয়, আমরা ব্যবহার করে ডেটা সেট প্রসারিত করি চিত্র বর্ধিতকরণ পদ্ধতি যেমন জ্যামিতি এবং রঙের স্থান, এবং রঙের জায়গায় HSV ব্যবহার করুন, যেমন চিত্র 1-এ দেখানো হয়েছে।

দ্রুততর R-CNN ডিফেক্ট ডিফেকশন মডেলের উন্নতি দ্রুততর R-CNN অ্যালগরিদম মডেলে, প্রথমত, আপনাকে ইনপুট ছবির বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে হবে এবং নিষ্কাশিত আউটপুট বৈশিষ্ট্যগুলি চূড়ান্ত সনাক্তকরণ প্রভাবকে সরাসরি প্রভাবিত করতে পারে। বস্তু সনাক্তকরণ মূল বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন হয়. ফাস্টার R-CNN অ্যালগরিদম মডেলের সাধারণ বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন নেটওয়ার্ক হল VGG-16 নেটওয়ার্ক। এই নেটওয়ার্ক মডেলটি প্রথমে ইমেজ শ্রেণীবিভাগে ব্যবহার করা হয়েছিল [4], এবং তারপরে এটি শব্দার্থিক বিভাজন [5] এবং স্যালিয়েন্সি সনাক্তকরণে [6] চমৎকার হয়েছে।

ফাস্টার R-CNN অ্যালগরিদম মডেলের বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন নেটওয়ার্ক VGG-16 এ সেট করা হয়েছে, যদিও অ্যালগরিদম মডেলটি সনাক্তকরণে একটি ভাল কার্যকারিতা রয়েছে, এটি শুধুমাত্র চিত্র বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের শেষ স্তর থেকে বৈশিষ্ট্য মানচিত্র আউটপুট ব্যবহার করে, তাই সেখানে থাকবে কিছু ক্ষতি এবং বৈশিষ্ট্য মানচিত্র সম্পূর্ণরূপে সম্পূর্ণ করা যাবে না, যা ছোট লক্ষ্যবস্তু সনাক্তকরণে ভুলের দিকে পরিচালিত করবে এবং চূড়ান্ত স্বীকৃতি প্রভাবকে প্রভাবিত করবে।