《表2 特征的均方根误差值》

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《高精度视频配准算法中的静态图像配准算法》

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对于图3中的图像，卷积神经网络VGGNet的各层特征的均方根误差分析值如表2所示。由表2数据分析可知，第一个网络层输出特征的配准误差最大；第二个网络层的配准误差比第一个网络层低约0.5%；第三、第四和第五个网络层的特征配准误差较为接近；FC1特征和第5个网络层的输出特征的配准误差较为接近；经过FC2的特征变换后，输出的特征值的配准误差降低了约0.4%。