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RefineNet:Multi-PathRefinementNetworksforHigh-ResolutionSemanticSegmentation(2017)论文笔记文章的创新点在于decoder的方式，不同于U-Net在上采样后直接和encoder的featuremap进行级联，本文通过Ref…
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1611.06612v3.pdf概述论文提出一种多阶段的提炼网络（RefineNet），使用long-range残差连接，能够有效的将下采样中缺失的信息融合进来，从而产生高分辨率的预测图像。.用这种方法可以将粗糙的高层语义特征和细粒度的底层特征...
论文地址：RefineNet:Multi-PathRefinementNetworksforHigh-ResolutionSemanticSegmentation背景在图像理解中语义分割至关重要。但是成功应用于图像分割、目标检测领域的方法由于频繁的空间池化以及带步长的卷积过程导致最后的输...
论文提出一种多阶段的提炼网络（RefineNet），使用long-range残差连接，能够有效的将下采样中缺失的信息融合进来，从而产生高分辨率的预测图像。用这种方法可以将粗糙的高层语义特征和细粒度的底层特征进行融合。
RefineNetblock结构图如下图a所示，每个RefineNet单元可以被修改为不同数量的尺寸与通道数不限的输入。残差卷积单元（RCU）：RefineNet的组成结构中的第一个，包含一系列的可调整的卷积集合，用于针对目标任务对与训练的ResNet权重进行微调。
论文中的图上图为RetinaNet的结构图，我们可以看出，RetinaNet的特征提取网络选择了残差网络ResNet，特征融合这块选择了FPN（特征金字塔网络），以特征金字塔不同的尺寸特征图作为输入，搭建三个用于分类和框回归的子网络。分类网络输出的...
RefineNet和Light-WeightRefineNet算法的简介(论文介绍)RefineNetAbstractRecently,verydeepconvolutionalneuralnetworks(CNNs)haveshownoutstandingperformanceinobjectrecognitionandhavealsobeenthefirstchoicefordense...
DL之RefineNet：RefineNet和Light-WeightRefineNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略2020-09-17分类：Docker实战阅读(233)评论(0)企业内推群！
RefineNet:Multi-pathRefinementNetworksforHigh-ResolutionSemanticSegmentation.Recently,verydeepconvolutionalneuralnetworks(CNNs)haveshownoutstandingperformanceinobjectrecognitionandhavealsobeenthefirstchoicefordenseclassificationproblemssuchassemanticsegmentation.However,repeatedsubsamplingoperationslike...
本期论文《RefineNet:Multi-PathRefinementNetworksforHigh-ResolutionSemanticSegmentation》1恢复空间分辨率在分割任务中，为了提取更复杂的特征、构建更深的神经网络，许多算法往往会以牺牲空间分辨率的方式，在尽量少地增加计算量的前提下...
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