《表3 不同参数的ASPP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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本节讨论在ASPP模块中使用不同孔卷积参数r的效果。如图3所示，ASPP模块在fc6-fc7-fc8中使用多个并行分支，最后融合生成结果。实验中卷积核的大小均为3×3，每个分支的参数r不同。表3展示了几种参数的实验结果。表中:单分支是基准模型，即fc6为单分支，r=8。另外4个实验使用的是ASPP模块，有4个分支，参数不同。ASPP-2代表r=（2，4，6，8），ASPP-4代表r=（4，8，12，16），ASPP-6代表r=（6，12，18，24），ASPP-8代表r=（8，16，24，32）。实验结果如表3所示，使用ASPP模块的性能优于单个分支。在使用ASPP模块进行的4个用于舌图像分割的实验中，ASPP-4（4，8，12，16）的性能最好，CRF后分割的MIOU达到95.41%。从图6中可以观察到不同参数下模型的分割结果。