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FRNet:Feature Reconstruction Network for RGB-D Indoor Scene Parsing实验补充
FRNet做了大量的消融实验,这里仔细来分析一下。 1:ResNet backbone: 作者消融实验使用了ResNet34作为backbone来提取特征,将最后一层的输出简单相加起来,然后通过不断的上采样获得最终的输出。并且只在最后一层进行监督。最终在NYU取得了45.9%的成绩。我自己也跑过,说实话有些偏高。 可视化: 作者提到FRNet为什么可以获得比较好的结果其原因是因为考虑到了跨模
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