《表2 MS COCO 2014数据集实验结果》

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《基于特征金字塔的多尺度特征融合网络》

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为进一步验证所提方法的性能，本文在MS COCO 2014数据集上对模型进行测试．MS COCO 2014数据集包含80个类，超过80，000张图像用于训练．表2描述了本文使用Res Net50和Res Net101得到的检测器在验证集的性能表现．使用Res Net50时MSF FN比FPN在AP@IOU=0.5上高1.8%，AP@IOU=0.7上高1%以及AP@IOU=0.5:0.95上高1.2%．使用Res Net101时MSFFN比FPN在AP@IOU=0.5上高1.6%，AP@IOU=0.7上高1.2%以及AP@IOU=0.5:0.95上高1.1%．总的来说，这个数据集上的实验显示了所提出的方法在Faster R-CNN目标检测网络中所起到的性能提升作用．