Cynulliad Falf Affeithwyr Chwistrellwr Rheilffyrdd Cyffredin Newydd F00VC01317 ar gyfer Chwistrellwr 0445110230

Canfod diffygion sedd falf chwistrellu modurol yn seiliedig ar ymasiad nodwedd(rhan 2)

Er bod gan yr algorithm Faster R-CNN berfformiad canfod da wrth ganfod gwrthrychau, mae maint nam sedd y chwistrellwr tanwydd automobile yn gymharol fach ac mae yna lawer o fathau o ddiffygion. Felly, mae'r canfod R-CNN Cyflymach yn cael ei ddefnyddio yn y broses, mae'n amhosibl cwblhau adnabod a lleoli diffygion yn gywir, sy'n debygol o achosi arolygiad a gollwyd. Yn y papur hwn, rydym yn cyflwyno'r syniad o ymasiad nodwedd ar yr algorithm R-CNN Cyflymach, yn ffiwsio nodweddion gwahanol haenau convolution, yn gwella gallu mynegiant yr algorithm canfod, ac yn ei gwneud yn fwy cywir i ganfod diffygion y sedd falf o y chwistrellwr ceir.

2. Adeiladu Set Ddata

2.1 Prosesu Data Delwedd

Yn y broses o gasglu diffygion yn sedd falf y chwistrellwr automobile gyda chymorth caledwedd megis camerâu diwydiannol CCD, offer, PC, ac ati, oherwydd ymyrraeth yr amgylchedd, cerrynt, gweithrediad a ffactorau eraill, y lluniau a gasglwyd Bydd yn cynyddu anhawster gweithrediadau dilynol, er mwyn symleiddio gwaith dilynol yn gofyn am ddulliau effeithiol i preprocess y delweddau yn cynhyrchu gwirioneddol.

Yn gyntaf, yn ystod y broses caffael delwedd, bydd problemau megis dileu swyddi delwedd ac afreoleidd-dra enwi yn ystod arbed. Bydd delweddau diangen nid yn unig yn effeithio ar y gwaith mae'r effeithlonrwydd yn cael effaith fawr, a bydd yn cynyddu anhawster gwaith dilynol. Felly, mae angen tynnu lluniau dyblyg.

Yn ail, yn y casgliad Yn y broses o'r llun, oherwydd dylanwad cerrynt a sŵn, bydd rhywfaint o wybodaeth amherthnasol yn cael ei gynhyrchu. Felly, mae angen defnyddio'r dull hidlo Gaussian i denoise y ddelwedd a chadw'r wybodaeth ddefnyddiol ar gyfer canfod a chydnabod.