《表2 SYNTHIA和Cityscapes数据集的实验结果》

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《平行视觉的基本框架与关键算法》

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为了对本文方法进行全面评估，在SYNTHIA和Cityscapes上进行了更多实验，如表2所示。在虚拟的SYNTHIA数据集上训练的实例分割模型（表示为“S only”）无法很好地应用在实际场景中，其总体检测性能从44.0%（如果在真实的Cityscapes数据集上进行训练，表示为“C only”）下降到30.3%。分割性能也存在同样的现象，“C only”模型的m AP为35.0%，而“S only”模型的m AP为22.5%。通过使用本文提出的基于平行视觉的实例分割模型，检测和分割m AP分别达到了34.1%和25.2%，这比“S only”模型分别提高了3.8%和2.7%，缩小了“S only”和“C only”模型之间的性能差距。