《表4 SUNRGBD数据集上不同类别物体的IOU(3)》
从表4中可以看出,在SUNRGBD数据集上,本文网络的mIOU为45.7%,略低于最高的Refinenet-152的45.9%,好于Depth-aware、Context等网络。但Refinenet-152采用了ResNet152为特征提取网络,其参数量和计算量为本文网络的3倍(见表8)。
图表编号 | XD00155810100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.07.05 |
作者 | 吴子涵、周大可、杨欣 |
绘制单位 | 南京航空航天大学自动化学院、南京航空航天大学自动化学院、南京航空航天大学江苏省物联网与控制技术重点实验室、南京航空航天大学自动化学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |