《表2 水面漂浮物数据集统计》

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《基于深度学习的水面漂浮物目标检测评估》

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考虑到各个类别的样本数量差异较大，采用传统类别平均精确度（mAP）标准不能准确反映出模型的精确度，因此采用类别加权平均精确度（wAP）标准来衡量模型精确度。每个类别的权值与其类别的样本数量成正比。当预测的边界框与正确的边界框重叠度超过50%则视为预测正确。实验结果如表2所示，总共对8个模型进行了测试，表中的速度指的是使用一张NVIDIA GeForce GTX TITAN X显卡检测一张图像的运行时间。