《表2 各模块性能：基于特征融合的实时语义分割算法》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
对算法内部各模块分别进行实验，以MIOU为评价标准，验证算法各模块是否能够提升整体算法的性能。实验结果如表2所示。
| 图表编号 | XD00133387000 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.01.25 |
| 作者 | 蔡雨、黄学功、张志安、朱新年、马祥 |
| 绘制单位 | 南京理工大学机械工程学院、南京理工大学机械工程学院、南京理工大学机械工程学院、南京理工大学机械工程学院、南京理工大学机械工程学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表6 与其他方法对比：一种融合多级特征信息的图像语义分割方法》2020.11.05
- 《表2 实验环境介绍：一种融合多级特征信息的图像语义分割方法》2020.11.05
- 《表3 4种模型分割结果：基于生成对抗网络与ICNet的羊骨架图像实时语义分割》2021.02.25
- 《表2 电热耦合模型参数：基于深度学习的图像语义分割算法研究》2020.12.31
- 《表1 实验煤样性质：多尺度融合增强的图像语义分割算法》2021.01.15
- 《表1 各类别对应标注色：基于红外热成像的夜间农田实时语义分割》2020.09.01
- 《表1 实验结果：基于语义分割技术的船舶图像分割算法应用改进》2020.10.15
- 《表2 算法性能横向对比：基于特征模型融合的实时车道线检测研究》2020.07.31
- 《表2 训练结果对比：多尺度特征融合工件目标语义分割》2020.03.16
- 《表3 机器软硬件配置：多尺度特征融合的图像语义分割》2020.01.15
- 《表4 模型分割结果：多尺度特征融合的图像语义分割》2020.01.15
- 《表2 训练参数配置：多尺度特征融合的图像语义分割》2020.01.15
- 《表1 空间信息网络结构：基于特征融合的实时语义分割算法》2020.01.25
- 《表3 算法性能对比：基于特征融合的实时语义分割算法》2020.01.25
- 《表3 算法整体性能对比：基于改进ERFNet的无人直升机着舰环境语义分割》2020.01.28
- 《表2 实验结果对比表：基于语义分割与深度估计的行车环境实时解析》2019.12.25
- 《表1 编码器结构图：基于语义分割与深度估计的行车环境实时解析》2019.12.25
- 《表2 网络具体细节：基于可分离残差模块的精确实时语义分割》2019.03.10
- 《表7 各网络的分割效率：基于可分离残差模块的精确实时语义分割》2019.03.10
- 《表6 各网络的分割精度：基于可分离残差模块的精确实时语义分割》2019.03.10