אָעם ניו קאָממאָן ראַיל וואַלוו אַסעמבלי F00VC01329 פֿאַר 0445110168 169 284 315 ינדזשעקטער

דעפעקט דיטעקשאַן פון אָטאַמאָוטיוו ינדזשעקטער וואַלוו אַוועקזעצן באזירט אויף שטריך פוסיאָן(טייל 3)

ווי אַ רעזולטאַט, אין די דיטעקשאַן פון די ינדזשעקטער וואַלוו אַוועקזעצן, די בילד דאַרף זיין קאַמפּרעסט, און די בילד גרייס איז פּראַסעסט צו 800 × 600, נאָך באקומען די יונאַפייד נאָרמאַל בילד דאַטן, די דאַטן ענכאַנסמאַנט אופֿן איז געניצט צו ויסמיידן דאַטן דוחק, און די מאָדעל דזשענעראַליזיישאַן פיייקייַט איז ענכאַנסט.דאַטאַ ענכאַנסמאַנט איז אַ וויכטיק טייל פון טריינינג טיף לערנען מאָדעלס [3].עס זענען בכלל צוויי וועגן צו פאַרגרעסערן דאַטן.איינער איז צו לייגן אַ דאַטן פּערטערביישאַן שיכטע צו די נעץ מאָדעל צו לאָזן די בילד צו זיין טריינד יעדער מאָל, עס איז אן אנדער וועג וואָס איז מער סטרייטפאָרווערד און פּשוט, די בילד סאַמפּאַלז זענען ימפּרוווד דורך בילד פּראַסעסינג איידער טריינינג, מיר יקספּאַנד די דאַטן שטעלן ניצן בילד ענכאַנסמאַנט מעטהאָדס אַזאַ ווי דזשיאַמאַטרי און קאָליר פּלאַץ, און נוצן HSV אין די קאָליר פּלאַץ, ווי געוויזן אין פיגורע 1.

פֿאַרבעסערונג פון Faster R-CNN כיסאָרן דעפעקטיאָן מאָדעל אין די Faster R-CNN אַלגערידאַם מאָדעל, ערשטער פון אַלע, איר דאַרפֿן צו עקסטראַקט די פֿעיִקייטן פון די אַרייַנשרייַב בילד, און די יקסטראַקטיד רעזולטאַט פֿעיִקייטן קענען גלייַך ווירקן די לעצט דיטעקשאַן ווירקונג.די האַרץ פון כייפעץ דיטעקשאַן איז שטריך יקסטראַקשאַן.דער פּראָסט שטריך יקסטראַקשאַן נעץ אין די Faster R-CNN אַלגערידאַם מאָדעל איז די VGG-16 נעץ.דער נעץ מאָדעל איז געווען ערשטער געניצט אין בילד קלאַסאַפאַקיישאַן [4], און דערנאָך עס איז געווען ויסגעצייכנט אין סעמאַנטיק סעגמענטאַטיאָן [5] און סאַליאַנסי דיטעקשאַן [6].

די שטריך יקסטראַקשאַן נעץ אין די Faster R-CNN אַלגערידאַם מאָדעל איז באַשטימט צו VGG-16, כאָטש די אַלגערידאַם מאָדעל האט אַ גוט פאָרשטעלונג אין דיטעקשאַן, עס ניצט בלויז די שטריך מאַפּע רעזולטאַט פון די לעצטע שיכטע אין בילד שטריך יקסטראַקשאַן, אַזוי עס וועט זיין. עטלעכע לאָססעס און די שטריך מאַפּע קענען ניט זיין גאָר געענדיקט, וואָס וועט פירן צו ינאַקיעראַסי אין דיטעקשאַן פון קליין ציל אַבדזשעקץ און ווירקן די לעצט דערקענונג ווירקונג.