《表1 测试样例评价指标：基于U-Net卷积神经网络的轮毂缺陷分割》

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《基于U-Net卷积神经网络的轮毂缺陷分割》

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测试样例评价指标见表1，训练集平均评价指标见表2。由表1可知，测试样例在本文方法与原始U-Net的测试结果的客观评价指标，经本文算法分割之后的图像，分割精度得到了一定程度的提升；由表2可知，整体训练集在本文方法与原始U-Ne的平均评价指标，本文算法具有一定的泛化能力，产生较好的试验效果。