《表4 不同权重的加权交叉熵损失函数和加权采样策略的性能》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于层次化标签的人体解析》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

%

表4显示加权交叉熵损失函数明显提升人体解析性能，但权重调整系数r对网络训练影响较大。实验中选取0.15，0.25，0.4共3个不同的值，当r=0.25时，m Io U能达到54.00%，比用一般的交叉熵损失函数，提升约0.6%，此外加权采样策略也能提升0.1%，在每个类别上的Io U变化量比较如图5所示。