《表3 DUT数据集上多层监督有效性分析》

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《由粗到精的多尺度散焦模糊检测》

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通过减少监督层数来验证多层监督的有效性。第1种策略为仅监督特征细化网络中Conv-LSTM1层的输出和模型最终结果，记为“五层监督”；第2种策略为仅监督最终结果，记为“单层监督”。从表3中可以看出，随监督的层数增加，召回率、F0.3和MAE这3个指标都在改善。相比于单层监督，多层监督的召回率提升了2.0%，MAE降低了4.1%。多次实验结果表明多层监督几乎不会增加模型推理时间。实验结果表明，多层监督有效地提升了模型的检测精度。