《表4 不同模块对网络性能的影响》

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《基于DCNN和全连接CRF的舌图像分割算法》

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为证明网络结构的有效性，本节比较使用不同模块对分割结果的影响。实验中使用了2个不同的舌图像数据集。使用Tongue dataset 1中的训练集对模型进行训练，并用测试集对模型结果进行测试，实验结果如表4所示。结果表明，在网络中使用ASPP模块和CRF对分割结果有3%的提升。使用ASPP模块与全连接CRF的方法取得了较好的效果，在舌图像数据集中测试MIOU达到了95.41%。可视化分割结果示例如图7所示。