《表1 1 Vortex-Conv与其他优秀算法结果对比》

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《DODNet：一种扩张卷积优化的图像语义分割模型》

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本文选取DeepLab-V1、V2、V3模型和文献[17]中的算法作为对比，来验证本文算法的有效性．对比结果如表11所示，可以发现相比于DeepLab-V2模型，本文所提出的DODNet模型在降低11.2M参数量和12.2B计算量的同时，分割精度提升了4.23%．与DeepLab-V3相比，DODNet模型获得了0.32%的分割精度提升，而且模型参数量减少了7.1M，计算量降低了7.7B.