6、实验结果与分析

实验结果与分析

1. 实验概述

在计算机视觉领域，尤其是物体检测、跟踪和图像分割等任务中，实验结果的分析对于评估模型性能和改进算法至关重要。本章将详细介绍实验的设计、实施过程以及主要实验结果。通过对不同方法的比较和分析，揭示了这些方法在处理遮挡、光照变化和姿态变化等挑战时的表现，旨在为读者提供深入理解，并为进一步研究提供参考。

实验的主要目的是评估几种先进的计算机视觉算法在不同条件下的性能，包括但不限于物体检测、跟踪、图像分割等任务。为此，我们设计了一系列实验，涵盖了多种数据集和应用场景，以确保结果的广泛性和代表性。

2. 实验设计与实施

2.1 数据集选择

为了确保实验结果的可靠性和多样性，我们选择了多个公开数据集，这些数据集涵盖了不同的应用场景和挑战。以下是主要使用的数据集：

数据集名称	主要特点
VOC2012	包含20个常见物体类别的图像，适合物体检测任务
COCO	包含80个物体类别，图像复杂度高，适合综合评估
KITTI	专注于自动驾驶场景，包括车辆、行人等目标
DAVIS	专注于视频分割任务，提供高质量的分割标注