《表4 在MS COCO 2014测试集中使用不同方法的IoU对比 (单位:%)》

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《结合目标检测的小目标语义分割算法》

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图4展示了在MS COCO 2014测试集下Attention分割模型[18]和本文算法的分割实例图比较.可以看出，在不同的复杂场景下，相比Attention分割模型，本文提出的算法对小目标分割拥有较好的效果，如第一行尺度非常小的鸟（bird）、第二行尺度非常小的汽车（car）和货车（truck）、第三行混杂在大目标人内的棒球棒（baseball bat）和棒球手套（baseball glove）等，本文所提出的方法都能对其进行较为准确的分割.