《表1 深度模型在图4对应的图像上的分割结果、平均结果及训练时间》

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《完全残差连接与多尺度特征融合遥感图像分割》

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各深层模型与本文方法在ISPRS Vaihingen数据集上的评价结果如图5，可见，虽然一些比较算法在IOU和F1值度量中具有较好的结果，但是本文方法在每一类别的IOU、F1值以及测试集整体的平均性能上都达到了最优。具体而言，本文方法的平均IOU比次好结果（U-Net）高约6%，平均F1值比次好结果高约4%，这充分证明了本文方法在城市遥感图像分割方面的有效性。