论文阅读: 1611.RefineNet

1611.06612：RefineNet: Multi-Path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation

创新点

• 提出基于Resnet的残差连接的思想设计的RefineNet（提炼网络），可以充分利用各个层级的features，使得语义分割更为精准。

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  • 作者认为高级语义特征可以更好地进行分类识别，而低级别视觉特征有助于生成清晰、详细的边界。

• residual connections（identity mappings）：
  • RefineNet中所有部分都利用residual connections，使得梯度更容易短向或者长向前传，使段端对端的训练变得更加容易和高效。
• 提出chained residual pooling，可以从一个大的图像区域捕捉背景上下文信息。