《表2 不同预测方法MIoU值对比(%)》
本文将以双次迁移训练的方式作为训练方法,表1中测试精度为单尺度下的预测结果。为提高预测精度,可首先对图像进行多尺度缩放、翻转变换等方式处理,获取新图像并分别进行预测,再利用投票方式进行结果融合,精度对比如表2所示。
图表编号 | XD00116860900 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2019.12.01 |
作者 | 王俊强、李建胜 |
绘制单位 | 信息工程大学、78123部队、信息工程大学 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
本文将以双次迁移训练的方式作为训练方法,表1中测试精度为单尺度下的预测结果。为提高预测精度,可首先对图像进行多尺度缩放、翻转变换等方式处理,获取新图像并分别进行预测,再利用投票方式进行结果融合,精度对比如表2所示。
图表编号 | XD00116860900 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.12.01 |
作者 | 王俊强、李建胜 |
绘制单位 | 信息工程大学、78123部队、信息工程大学 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |