《表2 不同方法下不同类别的目标交并比(Io U)对比》
注:CGNet为上下文栅格语义分割网络;DFANet为多尺度特征提取的实时性语义分割网络;Deeplab V3+为编解码金字塔结构网络语义分割网络;Dense ASPP为稠密金字塔特征语义分割网络;Bi Se Net为双边语义分割网络;IR-Bi Se Net为红外实时双边语义分割网络。
对于每一类需要分割的目标交并比(Io U),IR-Bi Se Net相对其他5种方法在测试集上测试结果统计如表2所示。
图表编号 | XD00192674600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.09.01 |
作者 | 易诗、李俊杰、贾勇 |
绘制单位 | 成都理工大学信息科学与技术学院(网络安全学院、牛津布鲁克斯学院)、成都理工大学信息科学与技术学院(网络安全学院、牛津布鲁克斯学院)、成都理工大学信息科学与技术学院(网络安全学院、牛津布鲁克斯学院) |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |