《表3 算法整体性能对比：基于改进ERFNet的无人直升机着舰环境语义分割》

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《基于改进ERFNet的无人直升机着舰环境语义分割》

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如2.2节所述，本文网络结构是基于各模块堆叠而成，其中非对称残差模块和弱瓶颈模块作为核心模块，两者实现功能类似，但又各具优势。为验证本文网络的有效性，设计两种对应的网络模型，将基础模块为非对称残差模块的网络模型称为All-ARB模型，基础模块为弱瓶颈模块的网络模型称为AllNB1D模型。在本文数据集上训练这三种网络模型并进行测试，其性能表现如表3所示。其中，精度指标使用平均交并比（MIOU），运行时间为每张图像的前向传播时间。由表3可知，本文网络精度与All-ARB模型相比有了较大的提升，这是由于编号模块8～16通道数多，对模型精度有较大影响，而且包含了模型中所有的扩张卷积，使用分组弱瓶颈模块能够有效降低模型参数量和减少精度损失。与AllNB1D模型相比，本文网络明显提升了运行速度，这是考虑到模块3～7、21～22需要特征图计算量较大，因此设计为非对称残差模块能够提高运行速度。由此可见，本文根据网络实际需要，针对性地使用两种模块，从而较好地发挥各模块自身优势，达到了预期效果。