《表2 改进Fast-SCNN网络与流行网络性能比较》

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《基于改进Fast-SCNN的塑瓶气泡缺陷实时分割算法》

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比较改进Fast-SCNN与典型的深度卷积神经网络性能差异，在相同的数据下，分别对各网络的训练参数进行优化、推理后得到如表2所示评估结果，其中FCN-8s为FCN的子模型结构。在像素精度上四个网络均超过99.5%，其间相差不超过0.2个百分点，但在MIoU分割评价指标上改进Fast-SCNN超过U?Net，并在检测时间上低于U?Net，降低了7.5 ms，可以较好地满足工业检测的需求。