OEM Meclisa Valveya Rêhesa Hevpar a Nû F00VC01329 Ji bo 0445110168 169 284 315 injektorê

Tespîtkirina kêmasiya rûniştina valahiya derzîlêdanê ya otomatê li ser bingeha tevhevkirina taybetmendiyê(beş 3)

Wekî encamek, di tespîtkirina cîhê valahiya derzîlêdanê de, pêdivî ye ku wêne were pêçandin, û mezinahiya wêneyê bi 800 × 600 ve tête hilberandin, piştî ku daneyên wêneya standard a yekgirtî bi dest xistin, rêbaza zêdekirina daneyê tê bikar anîn da ku ji kêmbûna daneyan dûr nekevin, û şiyana giştîkirina modelê zêde dibe. Pêşveçûna daneyê beşek girîng a perwerdehiya modelên fêrbûna kûr e [3]. Bi gelemperî du awayên zêdekirina daneyan hene. Yek ev e ku meriv qatek tevliheviya daneyê li modela torê zêde bike da ku rê bide ku wêne her car were perwerde kirin, rêyek din heye ku sadetir û sadetir e, nimûneyên wêneyê beriya perwerdehiyê ji hêla hilberandina wêneyê ve têne zêdekirin, em berhevoka daneyê bi karanîna berfireh dikin. Rêbazên zêdekirina wêneyê yên wekî geometrî û cîhê rengan, û HSV-ê di cîhê reng de bikar bînin, wekî ku di Xiflteya 1 de tê xuyang kirin.

Baştirkirina modela qutbûna kêmasiya Zûtir R-CNN Di modela algorîtmaya Faster R-CNN de, berî her tiştî, hûn hewce ne ku taybetmendiyên wêneya têketinê derxînin, û taybetmendiyên derketinê yên derxistin dikarin rasterast bandorê li ser bandora tespîta paşîn bikin. Bingeha vedîtina tiştan derxistina taybetmendiyê ye. Tora derxistina taybetmendiya hevpar di modela algorîtmaya Faster R-CNN de tora VGG-16 e. Ev modela torê yekem car di dabeşkirina wêneyan de hate bikar anîn [4], û dûv re ew di dabeşkirina semantîkî [5] û tespîtkirina salixdanê de [6] de pir baş bû.

Tora derxistina taybetmendiyê di modela algorîtmaya Faster R-CNN de li ser VGG-16 hatî danîn, her çend modela algorîtmayê di tespîtkirinê de xwedan performansek baş e, ew tenê di derxistina taybetmendiya wêneyê de derketina nexşeya taybetmendiyê ji qata paşîn bikar tîne, ji ber vê yekê dê hebe. hin windahî û nexşeya taybetmendiyê bi tevahî nayê qedandin, ku dê bibe sedema nerastiyê di tespîtkirina tiştên piçûk ên armancê de û bandorê li bandora naskirina paşîn bike.