《表2 不同策略的分割结果比较》

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《域自适应城市场景语义分割》

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实验1为了验证本文的3个改进点对分割效果的影响，采用了控制变量法对网络模型进行验证，具体如下:1)仅将本文得到的SG-GTA5代替源数据集GTA5，其他两个保持不变，训练模型并分析其分割结果，本文将其称为SG-AdptSeg；2)仅采用自适应惩罚因子，其他保持不变，训练模型并分析其分割结果，本文将其称为L-AdaptSeg；3)仅在判别网络最后一层添加卷积层，其他保持不变，训练模型并分析其分割结果，本文将其称为One-AdaptSeg；4)综合上述3个变化，即源数据集替换为新得到的SG-GTA5、采用自适应惩罚因子以及判别网络最后一层添加1×1的卷积层，训练模型并分析分割效果，本文将其缩写为L-SG-One-AdaptSeg，并与AdaptSegNet的方法进行了对比。如表2所示。