《表4 检测算法对比：基于改进Mask R-CNN的火焰图像识别算法》

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《基于改进Mask R-CNN的火焰图像识别算法》

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如表4所示，相对于识别算法YOLOv3和SDD，改进后算法Mask R-CNN-C的Macro-F1值提高了2.94%和4.29%，同时针对检测目标分割也更精确，具体如图8所示。少数较小的火焰目标，改进后算法能够准确定位，而原算法漏检。这是由于算法引入了底层特征信息和顶层特征的融合，同时改进了损失函数的效果。