《表2 GCF子模块分离试验》

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《一种多层特征融合的道路场景实时分割方法》

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GCF方法主要由两部分组成，一是将高层次特征图提取的语义信息应用于低层次特征，二是对于高层次模块的边界优化部分。为进一步研究GCF方法的有效性，在GCF-x2的基础上对其子模块进行拆分，分别探寻其对最终分割精度的影响。其中GCF-Non-BR表示去除高层次特征图中的边界优化模块，GCF-Non-Sem表示去除对于低层次特征的语义优化。试验结果见表2。