《表1 轻量级深度网络模型参数规模和计算量》

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《图像语义分割技术在英文手写字体切分上的应用》

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由于图像中的手写字体相对于图像尺寸偏小，单个单词所在像素数量较少。为了保证足够的分辨率，增加字体切分的准确率，我们将输入图像的宽和高设置为640×640的RGB三通道，即3×640×640。基于此，我们计算了浮点运算量（FLOPs），同时，为了评估我们所设计模型规模，本文还对比了模型的参数量（Parameters），如表1所示。