文件名称:
DualSuperResLearningForSemSeg:实施“用于语义分割的双重超分辨率学习” CVPR 2020，https-源码
开发工具:
文件大小: 775kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-28
详细说明：实施“用于语义分割的双重超分辨率学习”，CVPR 2020年论文
这是的实现， 结合了超分辨率和特征相似性学习来改善传统的语义分割模型。
结果
上256×512个输入与输出512x1024分段图，用250个历元仅预训练的重量为他们的训练骨干使用和NOT它们之前类型：
阶段
类型
平均准确度％
平均IoU％
交叉熵误差
最佳时代
1个
SSSR
93.28
57.83（51.78）
0.228
250
2个
SSSR + SISR
93.48
60.59（53.21）
0.224
248
3
SSSR + SISR + FA
93.34
60.96（53.33）
0.227
234
注意：报告的均值IoU是使用交集之和除以交集之和（常用）而得出的，括号中的是单独计算的并集上的交集的均值（均值IoU的精确定义）。
改善
SSSR模块目前使用一个双线性升采样
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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