《表2 不同网络的性能：融合全卷积神经网络和视觉显著性的红外小目标检测》

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《融合全卷积神经网络和视觉显著性的红外小目标检测》

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将本文网络与文献中的全卷积神经网络进行了对比，结果如表2所示.本文网络M1在计算量显著低于M2和M3的情况下实现了更高的检测率和更低的虚警率，表明其结构的高效.图7展示了表2中不同网络对复杂地物背景下红外小目标图像的分割结果.从图中可以看出，网络M3的分割结果最差，树木和房屋区域留下了大量虚警点；网络M2的分割结果明显更好，但仍有部分较强的虚警点残留；本文网络M1的分割结果最好，虚警的数量和强度都进一步降低.