< img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=246923367957190&ev=PageView&noscript=1" /> Kina OEM novi sklop Common Rail ventila F00VC01329 za 0445110168 169 284 315 tvornicu i proizvođače injektora |Ruida
Fuzhou Ruida Machinery Co., Ltd.
KONTAKTIRAJ NAS

OEM novi sklop Common Rail ventila F00VC01329 za 0445110168 169 284 315 injektor

Detalji o proizvodu:

  • Mjesto porijekla:KINA
  • Naziv robne marke: CU
  • Certifikat:ISO9001
  • Broj modela:F00VC01329
  • Stanje:Novo
  • Uslovi plaćanja i dostave:

  • Minimalna količina narudžbe:6 komada
  • Detalji pakovanja:Neutral Packing
  • Vrijeme dostave:3-5 radnih dana
  • Uslovi plaćanja:T/T, L/C, Paypal
  • Sposobnost nabavke:10000
  • Detalji o proizvodu

    Oznake proizvoda

    detalj o proizvodima

    F00VC01309 (5) F00VC01310 (2) F00VC01310 (6) F00VC01309 (1) F00VC01301 (1) F00VC01301 (3)

    Naziv proizvoda F00VC01329
    Kompatibilan sa injektorom 0445110168
    0445110169
    0445110284
    0445110315
    Aplikacija /
    MOQ 6 kom / Po dogovoru
    Pakovanje Pakovanje bijele kutije ili zahtjev kupca
    Vodeće vrijeme 7-15 radnih dana nakon potvrde narudžbe
    Plaćanje T/T, PAYPAL, po vašoj želji

     

    Detekcija kvara na sjedištu ventila injektora automobila na osnovu spajanja karakteristika(3. dio)

    Kao rezultat toga, prilikom detekcije sjedišta ventila injektora, sliku je potrebno komprimirati, a veličina slike se obrađuje na 800 × 600, nakon dobijanja jedinstvenih standardnih podataka slike, koristi se metoda poboljšanja podataka kako bi se izbjegao nedostatak podataka, a sposobnost generalizacije modela je poboljšana.Poboljšanje podataka je važan dio obuke modela dubokog učenja [3].Generalno, postoje dva načina za povećanje podataka.Jedan je dodati sloj perturbacije podataka u mrežni model kako bi se omogućilo da se slika trenira svaki put, postoji drugi način koji je jednostavniji i jednostavniji, uzorci slike su poboljšani obradom slike prije treninga, proširujemo skup podataka koristeći metode poboljšanja slike kao što su geometrija i prostor boja i koriste HSV u prostoru boja, kao što je prikazano na slici 1.

    Poboljšanje bržeg R-CNN modela defekta U modelu bržeg R-CNN algoritma, prije svega, morate izdvojiti karakteristike ulazne slike, a ekstrahovane izlazne karakteristike mogu direktno uticati na konačni efekat detekcije.Srž detekcije objekata je ekstrakcija karakteristika.Uobičajena mreža za ekstrakciju karakteristika u modelu Faster R-CNN algoritma je VGG-16 mreža.Ovaj mrežni model je prvo korišten u klasifikaciji slika [4], a zatim je bio odličan u semantičkoj segmentaciji [5] i detekciji istaknutosti [6].

    Mreža ekstrakcije karakteristika u modelu Faster R-CNN algoritma je postavljena na VGG-16, iako model algoritma ima dobre performanse u detekciji, on koristi samo izlaz mape karakteristika iz posljednjeg sloja u ekstrakciji karakteristika slike, tako da će biti neki gubici i mapa karakteristika se ne mogu u potpunosti kompletirati, što će dovesti do nepreciznosti u detekciji malih ciljnih objekata i uticati na konačni efekat prepoznavanja.


  • Prethodno:
  • Sljedeći:

  • Napišite svoju poruku ovdje i pošaljite nam je