《表1 不同epoch值和加入条件随机场算法下模型对各种地物分类结果的精度》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《SegNet在从低空无人机影像中提取会仙岩溶湿地地物信息中的应用》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注：训练影像规格为256像素×256像素。

利用实地采集的标签数据，对不同epoch值和加入条件随机场算法下的各种模型分类结果，进行了精度验证。建立混淆矩阵，计算得到Kappa系数、精确率、召回率和F1分数，评估模型的分类精度。当epoch值为10并加入条件随机场算法时，多分类模型的Kappa系数最大，为0.61（表1）。当epoch值为5和epoch值为10并加入条件随机场算法时，多分类模型的F1分数相等且最大，为0.65。