《表1 主干网络对比实验》

  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

《基于多尺度特征卷积神经网络的目标定位》

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

%

其中，主干网络前后向运算过程中保存了4张特征图的大小，和其他算法相比保存了中间运算过程，不额外增加运算时间。同时，在采样叠加操作上，每层特征图形状因为是固定的，梯度图形状越大，运算时间相应越多。单层采样叠加运算时间远小于梯度图运算时间。其运算的复杂度可以概括为常数主干网络时间τ与梯度金字塔生成时间O（n），其中n为叠加次数，但因为前几层网络梯度信息不明显，一般只利用后4层作为特征图。由表2可以看出每一层运算的平均时间。在加入预处理操作后，数据集平均运算时间为10 f/s。