《表4 DUT数据集上结果融合层有效性分析》

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《由粗到精的多尺度散焦模糊检测》

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通过比较3种融合方式来验证结果融合层的有效性。第1种融合方式（即本文模型的融合方法）使用双卷积层（3×3×32+1×1×1），同时添加浅层特征F0conv1作为输入。第2种融合方式在第1种的基础上取消浅层特征的输入，仅使用双卷积层。第3种融合方式仅使用1×1×1的单层卷积，且不接收浅层特征输入。如表4所示，本文模型的F0.3和MAE最优，与仅使用双卷积相比，MAE降低了39.5%，表明输入的浅层特征能显著改善结果融合层的准确性。而单卷积层的MAE（0.366）非常高是因为1×1×1的卷积层拟合能力不足，不能有效地进行结果融合。