Mkutano Mpya wa Valve ya Reli ya Kawaida ya OEM F00VC01329 Kwa 0445110168 169 284 315 sindano
Jina la Kuzalisha | F00VC01329 |
Sambamba na injector | 0445110168 0445110169 0445110284 0445110315 |
Maombi | / |
MOQ | 6 pcs / Majadiliano |
Ufungaji | Ufungaji wa Sanduku Nyeupe au Mahitaji ya Mteja |
Wakati wa kuongoza | Siku 7-15 za kazi baada ya agizo la uthibitisho |
Malipo | T/T, PAYPAL, kama upendavyo |
Ugunduzi wa kasoro wa kiti cha valve ya injector ya gari kulingana na muunganisho wa vipengele(sehemu ya 3)
Kama matokeo, katika ugunduzi wa kiti cha valve ya injector, picha inahitaji kukandamizwa, na saizi ya picha inachakatwa hadi 800 × 600, baada ya kupata data ya picha ya kawaida, njia ya uboreshaji wa data hutumiwa kuzuia uhaba wa data. na uwezo wa ujanibishaji wa kielelezo umeimarishwa. Uboreshaji wa data ni sehemu muhimu ya mafunzo ya miundo ya kujifunza kwa kina [3]. Kwa ujumla kuna njia mbili za kuongeza data. Moja ni kuongeza safu ya upotoshaji wa data kwenye modeli ya mtandao ili kuruhusu picha kufunzwa kila wakati, kuna njia nyingine ambayo ni moja kwa moja na rahisi zaidi, sampuli za picha zinaimarishwa na usindikaji wa picha kabla ya mafunzo, tunapanua seti ya data kwa kutumia. mbinu za uboreshaji wa picha kama vile jiometri na nafasi ya rangi, na utumie HSV kwenye nafasi ya rangi, kama inavyoonyeshwa kwenye Mchoro 1.
Uboreshaji wa muundo wa kasoro wa kasi wa R-CNN Katika mfano wa algoriti ya Kasi ya R-CNN, kwanza kabisa, unahitaji kutoa vipengele vya picha ya uingizaji, na vipengele vya matokeo vilivyotolewa vinaweza kuathiri moja kwa moja athari ya mwisho ya kugundua. Msingi wa utambuzi wa kitu ni uchimbaji wa kipengele. Mtandao wa kawaida wa uchimbaji wa kipengele katika modeli ya algorithm ya Kasi ya R-CNN ni mtandao wa VGG-16. Muundo huu wa mtandao ulitumiwa kwa mara ya kwanza katika uainishaji wa picha [4], na kisha umekuwa bora katika sehemu za kisemantiki [5] na utambuzi wa ustadi [6].
Mtandao wa uchimbaji wa kipengele katika muundo wa algoriti ya Kasi ya R-CNN umewekwa kuwa VGG-16, ingawa muundo wa algoriti una utendaji mzuri katika ugunduzi, unatumia tu matokeo ya ramani ya kipengele kutoka kwa safu ya mwisho katika uchimbaji wa kipengele cha picha, kwa hivyo kutakuwa na baadhi ya hasara na ramani ya vipengele haiwezi kukamilika kikamilifu, ambayo itasababisha kutokuwa sahihi katika ugunduzi wa vitu vidogo vinavyolengwa na kuathiri athari ya mwisho ya utambuzi.