《表1 多尺度特征融合和中心预测对比实验》
通过表1的对比试验我们可以看出,加入多尺度特征融合,检测精度有明显提升。本文提出的多尺度特征融合方案可以有效增强特征的表达能力,使得特征信息更加丰富,更利于学习。在多尺度特征融合的基础上,加入中心区域预测模块检测精度也有提高,但检测速度略微变慢。
图表编号 | XD00139874900 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.03.25 |
作者 | 段志伟 |
绘制单位 | 四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
通过表1的对比试验我们可以看出,加入多尺度特征融合,检测精度有明显提升。本文提出的多尺度特征融合方案可以有效增强特征的表达能力,使得特征信息更加丰富,更利于学习。在多尺度特征融合的基础上,加入中心区域预测模块检测精度也有提高,但检测速度略微变慢。
图表编号 | XD00139874900 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.03.25 |
作者 | 段志伟 |
绘制单位 | 四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |