《表5 不同融合位置性能比较》

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《基于双目融合网络的立体图像质量评价》

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表5比较了在不同位置发生融合的网络结构的表现性能．其中（1）表示只在融合点（1）处发生融合的网络结构，（1）（2）表示只在融合点（1）（2）处发生融合的网络结构，其余符号表示意义相同．从表5中可以看出，当网络具有相同的融合次数时，例如（1）和（4），（1）（2）和（3）（4），（1）（2）（3）和（2）（3）（4），网络（4）、（3）（4）和（2）（3）（4）的结果要好于网络（1）、（1）（2）和（1）（2）（3），甚至一次融合的网络（4）的结果要好于3次融合的（1）（2）（3）．这可能是由于随着网络层数的加深，网络学习到的特征更抽象，更能表示出图像中的关键性信息．因此更深层次的融合对评价准确性的贡献更大．但是网络（3）（4）、（2）（3）（4）和（1）（2）（3）（4）的评价效果要好于网络（4），这也说明浅层的融合对网络性能的提升同样有帮助．