《表2 UNet++与U-CGAN++各层的测试结果单位：》

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《基于UNet++及条件生成对抗网络的道路裂缝检测》

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由于UNet++与U-CGAN++网络每层都会生成一个分割图像，所以决定对两种网络每一层结果进行分析对比。从表2可以看出，UNet++&U-CGAN++从第二层开始就已经具有较高的像素准确度，并且随着网络的深度增加，像素精准度的提升较小。但是浅层分割图像的召回率依然较低，说明浅层确实抓取了图像的浅层特征，将这些浅层特征融入深层网络中能提高对图像细微之处的分割效果。