《表2 单独使用Shuffle-block时的mIoU》
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《DODNet：一种扩张卷积优化的图像语义分割模型》
本文首先以DeepLab-V2为基准，验证单独使用Shuffle-block的优化效果（设置Shuffle-block的block-size为2，group为4），结果如表2所示．从实验结果发现，单独使用Shuffle-block，比基准的DeepLab-V2模型的分割结果差24.4%．分析原因是，经Shuffle-block模块之后每个特征点的原有信息有大量丢失，因此模型的分割结果出现较大的下降．
| 图表编号 | XD00220343700 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2020.10.01 |
| 作者 | 祖朋达、李晓敏、陈更生、许薇 |
| 绘制单位 | 复旦大学专用集成电路与系统国家重点实验室、复旦大学专用集成电路与系统国家重点实验室、复旦大学专用集成电路与系统国家重点实验室、复旦大学专用集成电路与系统国家重点实验室 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
