《表2 不同深度模型在Massachusetts Roads测试集上的分割结果》
表2给出了不同深度分割模型在Massachusetts Roads测试集上的平均结果。从评价指标来看,RSANet在各项指标上都明显优于LinkNet。其中,LinkNet-PAM表示在LinkNet模型中加入了位置注意力机制,LinkNet-CAM表示在LinkNet模型中加入了通道注意力机制。与LinkNet相比,RSANet的平均召回率、平均F1-score值分别提高了2.5%、2.8%。RSANet模型在训练时间以及推断时间上稍微逊色于LinkNet模型,但是差距并不大,可见本文所提注意力机制能够在计算量较小的情况下显著提升分割精度。
图表编号 | XD00133406600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.02.25 |
作者 | 刘航、汪西莉 |
绘制单位 | 陕西师范大学计算机科学学院、陕西师范大学计算机科学学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |