0445110168 169 284 315 ଇଞ୍ଜେକ୍ଟର ପାଇଁ OEM ନୂତନ ସାଧାରଣ ରେଳ ଭଲଭ୍ ଆସେମ୍ବଲି F00VC01329 |

ବ feature ଶିଷ୍ଟ୍ୟ ଫ୍ୟୁଜନ୍ ଉପରେ ଆଧାର କରି ଅଟୋମୋବାଇଲ୍ ଇଞ୍ଜେକ୍ଟର ଭଲଭ୍ ସିଟ୍ ର ତ୍ରୁଟି ଚିହ୍ନଟ |(ଭାଗ 3)

ଫଳସ୍ୱରୂପ, ଇଞ୍ଜେକ୍ଟର ଭଲଭ୍ ସିଟ୍ ଚିହ୍ନଟ କରିବାରେ, ଚିତ୍ରକୁ ସଙ୍କୋଚନ କରାଯିବା ଆବଶ୍ୟକ, ଏବଂ ଚିତ୍ର ଆକାର 800 × 600 ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ କରାଯାଇଥାଏ, ୟୁନିଫାଏଡ୍ ଷ୍ଟାଣ୍ଡାର୍ଡ ଇମେଜ୍ ଡାଟା ପାଇବା ପରେ, ଡାଟା ଅଭାବକୁ ଏଡାଇବା ପାଇଁ ଡାଟା ବୃଦ୍ଧି ପଦ୍ଧତି ବ୍ୟବହୃତ ହୁଏ, ଏବଂ ମଡେଲ୍ ସାଧାରଣକରଣ କ୍ଷମତା ବୃଦ୍ଧି କରାଯାଇଛି | ଗଭୀର ଶିକ୍ଷଣ ମଡେଲଗୁଡିକର ପ୍ରଶିକ୍ଷଣର ତଥ୍ୟ ବୃଦ୍ଧି ହେଉଛି ଏକ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ଅଂଶ | ତଥ୍ୟ ବୃଦ୍ଧି ପାଇଁ ସାଧାରଣତ two ଦୁଇଟି ଉପାୟ ଅଛି | ଗୋଟିଏ ହେଉଛି ପ୍ରତିଛବିକୁ ପ୍ରତ୍ୟେକ ଥର ତାଲିମ ପ୍ରାପ୍ତ କରିବାକୁ ଅନୁମତି ଦେବା ପାଇଁ ନେଟୱର୍କ ମଡେଲରେ ଏକ ଡାଟା ପର୍ଟର୍ବେସନ୍ ସ୍ତର ଯୋଡିବା, ଅନ୍ୟ ଏକ ଉପାୟ ଅଛି ଯାହାକି ଅଧିକ ସରଳ ଏବଂ ସରଳ, ପ୍ରତିଛବି ନମୁନାଗୁଡ଼ିକ ତାଲିମ ପୂର୍ବରୁ ପ୍ରତିଛବି ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ଦ୍ୱାରା ବୃଦ୍ଧି କରାଯାଇଥାଏ, ଆମେ ବ୍ୟବହାର କରି ଡାଟା ସେଟ୍ ବିସ୍ତାର କରୁ | ଚିତ୍ର ବୃଦ୍ଧି ପଦ୍ଧତି ଯେପରିକି ଜ୍ୟାମିତି ଏବଂ ରଙ୍ଗ ସ୍ପେସ୍, ଏବଂ ଚିତ୍ର 1 ରେ ଦେଖାଯାଇଥିବା ପରି ରଙ୍ଗ ସ୍ଥାନରେ HSV ବ୍ୟବହାର କରନ୍ତୁ |

ଦ୍ରୁତ R-CNN ତ୍ରୁଟି ତ୍ରୁଟି ମଡେଲର ଉନ୍ନତି ଶୀଘ୍ର R-CNN ଆଲଗୋରିଦମ ମଡେଲରେ, ସର୍ବପ୍ରଥମେ, ଆପଣଙ୍କୁ ଇନପୁଟ୍ ଚିତ୍ରର ବ features ଶିଷ୍ଟ୍ୟଗୁଡିକ ବାହାର କରିବାକୁ ପଡିବ, ଏବଂ ବାହାର କରାଯାଇଥିବା ଆଉଟପୁଟ୍ ବ features ଶିଷ୍ଟ୍ୟଗୁଡିକ ଚୂଡ଼ାନ୍ତ ଚିହ୍ନଟ ପ୍ରଭାବକୁ ସିଧାସଳଖ ପ୍ରଭାବିତ କରିପାରିବ | ବସ୍ତୁ ଚିହ୍ନଟ କରିବାର ମୂଳ ହେଉଛି ବ feature ଶିଷ୍ଟ୍ୟ ନିଷ୍କାସନ | ଦ୍ରୁତ R-CNN ଆଲଗୋରିଦମ ମଡେଲରେ ସାଧାରଣ ବ feature ଶିଷ୍ଟ୍ୟ ନିଷ୍କାସନ ନେଟୱାର୍କ ହେଉଛି VGG-16 ନେଟୱାର୍କ | ଏହି ନେଟୱାର୍କ ମଡେଲ୍ ପ୍ରଥମେ ପ୍ରତିଛବି ବର୍ଗୀକରଣରେ ବ୍ୟବହୃତ ହୋଇଥିଲା, ଏବଂ ତାପରେ ଏହା ଅର୍ଥଗତ ସେଗମେଣ୍ଟେସନ୍ [5] ଏବଂ ସାଲିଏନ୍ସ ଡିଟେକସନରେ ଉତ୍କୃଷ୍ଟ ଥିଲା |

ଦ୍ରୁତ R-CNN ଆଲଗୋରିଦମ ମଡେଲରେ ବ feature ଶିଷ୍ଟ୍ୟ ନିଷ୍କାସନ ନେଟୱାର୍କ VGG-16 ରେ ସେଟ୍ ହୋଇଛି, ଯଦିଓ ଆଲଗୋରିଦମ ମଡେଲର ଚିହ୍ନଟରେ ଭଲ କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତା ଅଛି, ଏହା କେବଳ ଚିତ୍ର ବ feature ଶିଷ୍ଟ୍ୟ ନିର୍ବାହର ଶେଷ ସ୍ତରରୁ ବ feature ଶିଷ୍ଟ୍ୟ ମାନଚିତ୍ର ଆଉଟପୁଟ୍ ବ୍ୟବହାର କରେ, ତେଣୁ ସେଠାରେ ରହିବ | କିଛି କ୍ଷତି ଏବଂ ବ feature ଶିଷ୍ଟ୍ୟ ମାନଚିତ୍ର ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ରୂପେ ସଂପୂର୍ଣ୍ଣ ହୋଇପାରିବ ନାହିଁ, ଯାହା ଛୋଟ ଲକ୍ଷ୍ୟ ବସ୍ତୁର ଚିହ୍ନଟରେ ଭୁଲ୍ ଘଟାଇବ ଏବଂ ଚୂଡ଼ାନ୍ତ ସ୍ୱୀକୃତି ପ୍ରଭାବକୁ ପ୍ରଭାବିତ କରିବ |