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評價指標：采用了五個指標來定量評估玻璃檢測性能。 前兩個指標是 IoU和像素精度（PA） ，還從顯著物體檢測中采用 F度量和平均絕對誤差（MAE）度量 。 最后一個指標是 平衡錯誤率（BER） ，它是陰影檢測領(lǐng)域中的標準指標，與前三個指標不同，對于MAE和BER，其值越低，檢測結(jié)果越好。
本文從兩個方面解決了玻璃檢測問題。 首先，構(gòu)建了一個 大規(guī)模的玻璃檢測數(shù)據(jù)集（GDD） ，該數(shù)據(jù)集包含3,916張帶有玻璃和相應(yīng)玻璃掩模的高質(zhì)量圖像，涵蓋了各種日常生活場景。 其次，提出了一個 玻璃檢測網(wǎng)絡(luò)（GDNet） ，其中嵌入了多個大范圍上下文特征集成（LCFI）模塊，以從一個大的感受野中采集大量的低層和高層上下文，以進行準確檢測不同場景中的不同大小的玻璃杯。
所構(gòu)建的玻璃檢測數(shù)據(jù)集GDD涵蓋了各種日常生活場景（例如，浴室，辦公室，街道和購物中心） ，其中從室內(nèi)場景拍攝了2827張圖像，而從室外場景拍攝了1089張圖像。 圖2顯示了GDD中的一些示例玻璃和玻璃mask圖像。
