OEM නව පොදු දුම්රිය කපාට එකලස් කිරීම F00VC01329 0445110168 169 284 315 ඉන්ජෙක්ටරය සඳහා

විශේෂාංග විලයනය මත පදනම්ව වාහන ඉන්ජෙක්ටර් කපාට ආසනයේ දෝෂ හඳුනාගැනීම(3 කොටස)

එහි ප්‍රතිඵලයක් වශයෙන්, ඉන්ජෙක්ටර් කපාට ආසනය හඳුනාගැනීමේදී, පින්තූරය සම්පීඩනය කළ යුතු අතර, පින්තූරයේ ප්‍රමාණය 800 × 600 දක්වා සකසනු ලැබේ, ඒකාබද්ධ සම්මත රූප දත්ත ලබා ගැනීමෙන් පසු, දත්ත හිඟය වළක්වා ගැනීම සඳහා දත්ත වැඩිදියුණු කිරීමේ ක්‍රමය භාවිතා කරයි, සහ ආදර්ශ සාමාන්යකරණ හැකියාව වැඩි දියුණු කර ඇත. ගැඹුරු ඉගෙනුම් ආකෘති පුහුණු කිරීමේදී දත්ත වැඩිදියුණු කිරීම වැදගත් කොටසකි [3]. දත්ත වැඩි කිරීමට සාමාන්‍යයෙන් ක්‍රම දෙකක් තිබේ. එකක් නම්, සෑම අවස්ථාවකදීම රූපය පුහුණු කිරීමට ඉඩ දීම සඳහා ජාල ආකෘතියට දත්ත කැළඹීමේ ස්ථරයක් එක් කිරීමයි, තවත් සරල හා සරල ක්‍රමයක් තිබේ, පුහුණු වීමට පෙර රූප සැකසීමෙන් රූප සාම්පල වැඩි දියුණු කරයි, අපි දත්ත කට්ටලය භාවිතා කර පුළුල් කරමු ජ්‍යාමිතිය සහ වර්ණ අවකාශය වැනි රූප වැඩිදියුණු කිරීමේ ක්‍රම, සහ රූප සටහන 1 හි පෙන්වා ඇති පරිදි වර්ණ අවකාශයේ HSV භාවිතා කරන්න.

වේගවත් R-CNN දෝෂ විකෘති ආකෘතිය වැඩිදියුණු කිරීම වේගවත් R-CNN ඇල්ගොරිතම ආකෘතියේ, පළමුවෙන්ම, ඔබ ආදාන පින්තූරයේ විශේෂාංග උපුටා ගැනීමට අවශ්ය වන අතර, නිස්සාරණය කරන ලද ප්රතිදාන ලක්ෂණ අවසාන හඳුනාගැනීමේ බලපෑමට සෘජුවම බලපෑ හැකිය. වස්තු හඳුනාගැනීමේ හරය වන්නේ විශේෂාංග නිස්සාරණයයි. වේගවත් R-CNN ඇල්ගොරිතම ආකෘතියේ පොදු ලක්ෂණ නිස්සාරණය ජාලය VGG-16 ජාලය වේ. මෙම ජාල ආකෘතිය ප්‍රථමයෙන් රූප වර්ගීකරණයේදී [4] භාවිතා කරන ලද අතර පසුව එය අර්ථකථන ඛණ්ඩනය [5] සහ ලවණතාව හඳුනාගැනීම [6] වලදී විශිෂ්ට විය.

වේගවත් R-CNN ඇල්ගොරිතම ආකෘතියේ විශේෂාංග නිස්සාරණ ජාලය VGG-16 ලෙස සකසා ඇත, ඇල්ගොරිතම ආකෘතිය හඳුනාගැනීමේදී හොඳ කාර්ය සාධනයක් ඇතත්, එය රූප විශේෂාංග නිස්සාරණයේ අවසාන ස්ථරයෙන් විශේෂාංග සිතියම් ප්‍රතිදානය පමණක් භාවිතා කරයි, එබැවින් පවතිනු ඇත. සමහර පාඩු සහ විශේෂාංග සිතියම සම්පූර්ණයෙන්ම සම්පූර්ණ කළ නොහැක, එය කුඩා ඉලක්ක වස්තු හඳුනාගැනීමේදී සාවද්‍ය භාවයට හේතු වන අතර අවසාන හඳුනාගැනීමේ බලපෑමට බලපායි.