0445110168 169 284 315 ਇੰਜੈਕਟਰ ਲਈ OEM ਨਵੀਂ ਕਾਮਨ ਰੇਲ ਵਾਲਵ ਅਸੈਂਬਲੀ F00VC01329

ਫੀਚਰ ਫਿਊਜ਼ਨ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਇੰਜੈਕਟਰ ਵਾਲਵ ਸੀਟ ਦੀ ਖਰਾਬੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ(ਭਾਗ 3)

ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਇੰਜੈਕਟਰ ਵਾਲਵ ਸੀਟ ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ, ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਤਸਵੀਰ ਦਾ ਆਕਾਰ 800 × 600 ਤੱਕ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਸਟੈਂਡਰਡ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਮੀ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸੁਧਾਰ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਵਧਾਉਣਾ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ [3]। ਡਾਟਾ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੋ ਤਰੀਕੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਹੈ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਹਰ ਵਾਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣ ਲਈ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਪਰੇਸ਼ਾਨੀ ਪਰਤ ਜੋੜਨਾ, ਇੱਕ ਹੋਰ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਸਿੱਧਾ ਅਤੇ ਸਰਲ ਹੈ, ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਵਧਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਚਿੱਤਰ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਢੰਗ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਅਤੇ ਕਲਰ ਸਪੇਸ, ਅਤੇ ਕਲਰ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ HSV ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ 1 ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਤੇਜ਼ ਆਰ-ਸੀਐਨਐਨ ਨੁਕਸ ਡਿਫੈਕਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦਾ ਸੁਧਾਰ ਤੇਜ਼ ਆਰ-ਸੀਐਨਐਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ, ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਤਸਵੀਰ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਫਾਈਨਲ ਖੋਜ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਵਸਤੂ ਖੋਜਣ ਦਾ ਮੂਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣਾ ਹੈ। ਤੇਜ਼ ਆਰ-ਸੀਐਨਐਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਆਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਵਾਲਾ ਨੈੱਟਵਰਕ VGG-16 ਨੈੱਟਵਰਕ ਹੈ। ਇਹ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਪਹਿਲਾਂ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ [4] ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਹ ਅਰਥ-ਵਿਭਾਗ [5] ਅਤੇ ਸੇਲੈਂਸੀ ਖੋਜ [6] ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਫਾਸਟਰ ਆਰ-ਸੀਐਨਐਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਫੀਚਰ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਨੈਟਵਰਕ VGG-16 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹੈ, ਇਹ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਆਖਰੀ ਪਰਤ ਤੋਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮੈਪ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਉੱਥੇ ਹੋਵੇਗਾ. ਕੁਝ ਨੁਕਸਾਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਕਸ਼ੇ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਛੋਟੀਆਂ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਅਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੋਵੇਗੀ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰੇਗਾ।