《表2 多尺度融合对实验结果的影响》

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《基于多尺度双线性卷积神经网络的多角度下车型精细识别》

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本实验将MS-B-CNN的分类结果和基于本框架但没有多尺度特征融合的B-CNN的分类结果进行了对比，结果如表2。由表2可以看出，使用经典B-CNN算法的平均正确率为92.56%，平均召回率为89.70%；采用多尺度特征融合的方式后的平均正确率为93.63%，平均召回率为92.65%，两个指标均有所提升，从而验证了本文采用的多尺度融合方法的有效性。