《表4 不同方法在CDnet数据集上的量化结果》

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《多尺度深度特征融合的变化检测》

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各检测方法在CDnet数据集上的量化和检测结果如表4和图4所示。从表4可以看出，MDF-CD的F1值（0.880）、召回率（0.936）和精度（0.842）比第2位的FCN分别高8.5%、9.6%和5.8%，其他指标也均超过对比方法。从图4可以看出，FGCD有一定的检测效果，SC＿SOBS和SuB-SENSE可基本检测出图像变化，但变化区域较模糊，FCN的检测结果好于以上3种方法，但在检测细节上仍有欠缺，而MDFCD能准确检测出细节清晰的变化区域，如第2、4行的人物边缘和第3行的车轮。