《表2 平均耗时对比：基于U-Net卷积神经网络的纳米颗粒分割》

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《基于U-Net卷积神经网络的纳米颗粒分割》

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另外，对比了所提方法与其他几种网络的耗时，平均耗时对比如表2所示。实验所采用的计算机硬件配置为Intel（R）Core（TM）i7-7700 CPU、NVIDIA GeForce GTX 1080 GPU，操作系统为Ubuntu 16.04，使用基于Python接口的Caffe卷积神经网络框架对600pixel×600pixel的图片进行测试，计算平均耗时。由表2可以看出，所提网络相对于原U-Net网络和PixelNet计算耗时有所降低，计算效率明显提高。