《表4 ICNet优化对比试验》

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《基于生成对抗网络与ICNet的羊骨架图像实时语义分割》

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综合表2、3与图14可知，ICNet分割精度比U- Net、Deep Lab V3低0.32、0.21个百分点，且在脊椎部分分割效果相对较差。其原因可能是脊椎由等距相间的椎骨组成，表型复杂，特征多样，只有较高分辨率特征图才能尽可能保留该特征用于网络学习，而ICNet默认其高、中、低分辨率3分支权重分别为1、0.4和0.16，在羊骨架图像语义分割任务中，该中分辨率分支权重较低，因此，通过调大中分辨率分支权重进行ICNet优化试验。过高的中分辨率权重可能会降低网络对高分辨率特征的敏感度，因而以0.01间隔扩大中分辨率权重至0.46，共计6组对比试验，试验结果如表4所示。