Nyligen har mycket djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) visat enastående prestanda i objektigenkänning och har också varit det första valet för tät klassificering problem såsom semantisk segmentering. Emellertid, upprepade subsampling operationer som pooling eller convolution striding i djupa CNNs leder till en betydande minskning av den ursprungliga bildupplösningen. Här presenterar vi RafineNet, ett generiskt multi-path förfining nätverk som explicit utnyttjar all information som finns tillgänglig längs down-sampling processen för att möjliggöra högupplöst förutsägelse med långdistans resterande anslutningar. På så sätt kan de djupare skikten som fångar upp semantiska funktioner på hög nivå förfinas direkt med hjälp av finkorniga funktioner från tidigare konvolutioner. De enskilda komponenterna i RafineNet använder restanslutningar efter identitetskartläggningen, vilket möjliggör effektiv end-to-end utbildning. Dessutom introducerar vi kedjad resterande pooling, som fångar rika bakgrundssammanhang på ett effektivt sätt. Vi utför omfattande experiment och sätter nya toppmoderna resultat på sju offentliga datauppsättningar. I synnerhet uppnår vi en skärningspunkt-över-union poäng på 83,4 på den utmanande PASCAL VOC 2012 dataset, vilket är det bästa rapporterade resultatet hittills.
RafineNet REF använder ett multi-path förfining nätverk med lång räckvidd kvarvarande anslutningar för att utnyttja multilevel funktioner för högupplösta förutsägelser.
RefineNet: Multi-path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}