د OEM نوي عام ریل والو اسمبلۍ F00VC01329 د 0445110168 169 284 315 انجیکور لپاره

د فیچر فیوژن پراساس د اتومات انجیکشن والو سیټ نیمګړتیا کشف(درېمه برخه)

د پایلې په توګه ، د انجیکشن والو سیټ کشف کولو کې ، عکس باید فشار ته اړتیا ولري ، او د عکس اندازه 800 × 600 ته پروسس کیږي ، د متحد معیاري عکس ډیټا ترلاسه کولو وروسته ، د ډیټا کمولو څخه مخنیوي لپاره د ډیټا لوړولو میتود کارول کیږي ، او د ماډل عمومي کولو وړتیا وده کوي. د معلوماتو وده د ژورې زده کړې ماډلونو روزنې یوه مهمه برخه ده [3]. د معلوماتو د زیاتوالي لپاره عموما دوه لارې شتون لري. یو دا دی چې د شبکې ماډل ته د ډیټا انټربیشن پرت اضافه کړئ ترڅو عکس ته هر وخت روزنه ورکړل شي ، بله لاره شتون لري چې خورا ساده او ساده ده ، د عکس نمونې د روزنې دمخه د عکس پروسس کولو سره وده کوي ، موږ د ډیټا سیټ په کارولو سره پراخه کوو. د انځور د لوړولو میتودونه لکه جیومیټری او د رنګ ځای، او د رنګ ځای کې HSV استعمال کړئ، لکه څنګه چې په 1 شکل کې ښودل شوي.

د ګړندۍ R-CNN عیب ډیفیکشن ماډل ښه کول په ګړندۍ R-CNN الګوریتم ماډل کې ، لومړی تاسو اړتیا لرئ د ان پټ عکس ځانګړتیاوې استخراج کړئ ، او د استخراج شوي محصول ځانګړتیاوې په مستقیم ډول د وروستي کشف اغیز اغیزه کولی شي. د څیز کشف اصلي د ځانګړتیا استخراج دی. په چټک R-CNN الګوریتم ماډل کې د عام خصوصیت استخراج شبکه د VGG-16 شبکه ده. د دې شبکې ماډل لومړی د عکس په ډلبندۍ کې کارول شوی و [4]، او بیا دا د سیمانټیک برخې په برخه کې خورا ښه و [5] او د سالمیت کشف [6].

په ګړندۍ R-CNN الګوریتم ماډل کې د فیچر استخراج شبکه VGG-16 ته ټاکل شوې ، که څه هم د الګوریتم ماډل په کشف کې ښه فعالیت لري ، دا یوازې د عکس فیچر استخراج کې د وروستي پرت څخه د فیچر نقشه محصول کاروي ، نو دلته به وي. ځینې ​​زیانونه او د ځانګړتیا نقشه په بشپړه توګه نشي بشپړ کیدی، کوم چې به د کوچنیو هدفونو په موندلو کې د غلطۍ لامل شي او د وروستي پیژندنې اغیز اغیزه وکړي.