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文章目录 Refinenet的实现细节! Refinenet的实现细节! 主干网络: resnet101 kernel size = 1的卷积核调整通道大小,减少参数量和计算量 kernel size = 3调整尺寸大小 refinenet取用了conv2_x(尺寸为原来 1

分割网络模型（FCN、Unet、Unet++、SegNet、RefineNet)

1、FCN https://blog.csdn.net/bestrivern/article/details/89523329 《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》https://arxiv.org/abs/1411.4038 FCN是不含全连接层的全卷积网络，对图像进行像素级的分类，解决了图像的语义分割问题，可以接受任意尺寸的图像

RefineNet笔记

RefineNet: Multi-Path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation https://arxiv.org/pdf/1611.06612.pdf Thought 1、多利用residual 结构， 包括广义的，利于优化 2、与 FPN 同时间出现，当时流行特征融合 3、Chained residual pooling 相当于自融合，何时

语义分割之历年最佳模型

       在计算机视觉中，主要有三大任务，分类，检测与分割。        分类一般是作为主干网而存在着，在上一篇中，我们介绍了历年检测模型，详细内容可参考:目标检测历年最佳模型         本篇将介绍分割模型。        在语义分割的研究过程中，深度学习一直占居着主要的位置。