《表1 添加1×1的卷积操作和全局池化操作对分割结果的影响》

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《一种融合多级特征信息的图像语义分割方法》

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d)将从各层级提取的特征串联合并在一起，通过卷积操作融合各级特征（这里是空间金字塔池化的思想[12]），另外，针对block4/unit＿3/bottleneck＿v2层的特征还做了额外的操作，即1×1的卷积操作和全局池化操作。增加前者的目的是保留4层原始的特征信息，增加后者的目的是获得更多的全局上下文信息。表1展示了这两种操作对模型的影响结果，从表中的数据可以看出模型在添加了这两种操作后，分割结果有了约2%的明显提升。