《表1 Mask R-CNN算法在所生成场景上的车辆检测结果》
对于车辆检测结果,我们选择Precision、Recal和F1-measure作为评价指标,Mask R-CNN算法的车辆检测结果见表1。可以看出在翻译图像上,算法性能稍有下降,表明图像翻译网络对结果有一定的影响。继而对比生成图像与翻译图像上的测试结果,两者图像质量相近,但在生成图像的测试,车辆检测算法性能下降明显。这表明所产生的边界交通场景数据对算法性能有明显影响,可以用于测试智能算法对不同交通场景的适应性。
图表编号 | XD008161600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.09.01 |
作者 | 刘钰、张驰、李垚辰、李力、刘跃虎、郑南宁 |
绘制单位 | 西安交通大学人工智能与机器人研究所、西安交通大学人工智能与机器人研究所、陕西省数字技术与智能系统重点实验室、西安交通大学软件学院、清华大学自动化系、西安交通大学人工智能与机器人研究所、陕西省数字技术与智能系统重点实验室、西安交通大学人工智能与机器人研究所 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |