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语义分割之RefineNet
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背景介绍
近来年，深度卷积网络在目标检测方面取得了一定的成绩。但对于密集预测，仍存在一定不足，原因是频繁的卷积和池化导致最终的特征分辨率降低。
针对这个问题，目前主要采用两种方法：第一种：空洞卷积，如Deeplab，但计算资源消耗太大；下图分别是残差结构和空洞卷积在提取稠密分割结果时的操作流程：
很明显，残差结构直接损失了空间分辨率。虽然空洞卷积在一定程度上减小了残差结构空间分辨率的损失，但是其训练的代价是非常高昂的（即使在GPU上）。
第二种、充分利用中间层的语义信息来生成较高分辨率的预测结果，即本文采用的方法。
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一、创新点：
1、提出一种新的模块：RefineNet，利用不同层的特征来完成语义分割。主要利用了递归的方式。
2、提出了链式残差池化的思想，可以在较大的图像区域上捕获背景信息。
二、详细功能介绍：
1、多路径Refine恢复分辨率
实现将粗糙的较高层次语义特征与精细的较低层次语义特征结合，来生成高分辨率的语义分割图片；
基于ResNet网络，在4种不同的降采样阶段，将特征图输入到RefineNet模块中，产生整合后的特征图。除了RefineNet4，每个RefineNet模块都有两个输入，一个是本阶段的特征图，另一个是低层产生的经过处理的特征图。随着降采样的进行，语义信息逐渐丰富。最终得到的得分图，经过上采样恢复到原有的图片大小。
2、RefineNet模块（全局特征提取与融合）
每个RefineNet模块结构如下：
主要由4部分组成：
1）残差卷积单元RCU，用来调整预训练权重；
每个RCU模块包括一个ReLU层和一个卷积层，网络结构中，每个分辨率下应用两个串联的RCU模块，用于提取该分辨率下的分割结果的残差，最后以相加的形式校正该分辨率下的原始分割结果。
2）多分辨率融合单元，实现不同分辨率特征图的融合；
首先通过一个卷积层处理输入进来的不同分辨率下的分割结果，从而学习得到各通道下的适应性权重。随后，应用上采样，统一所有通道下的分割结果，并将各通道结果求和。求和结果送入下一个模块。
3）链式残差池化，用来捕获背景上下文信息；
通过残差校正的方式，优化前两步融合得到的分割结果。
该模块主要由一个残差结构、一个池化层和一个卷积层组成。其中，池化层加卷积层用来习得用于校正的残差。值得注意的是，RefineNet在这里用了一个比较巧妙的做法：用前一级的残差结果作为下一级的残差学习模块的输入，而非直接从校正后的分割结果上再重新习得一个独立的残差。好处是：可以使得后面的模块在前面残差的基础上，继续深入学习，得到一个更好的残差校正结果。
4）输出卷积单元，用于处理结果的最终预测。
3、恒等映射
方便进行端到端的处理。
三、详细架构图：
四、RefineNet不同变种结构：
1、单个RefineNet
2、二次级联的RefineNet
3、四次级联RefineNet
五、实验结果：
RefineNet在NYUv2数据库、PASCAL VOC 2012数据库和Cityscapes数据库下都有实验验证。下表是其在NYUv2下的结果（40类）：
NYU数据集下载链接：https://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/nyu_depth_v2.html
预处理链接：http://www.manongjc.com/article/26507.html
下表是其在Cityscapes下的结果：
CityScapes数据集下载链接：https://www.cityscapes-dataset.com/
下图是语义分割问题上的直观结果：
除了语义分割，RefineNet还可以用于目标理解（object parsing）。下表是其在目标理解上的表现：
下图是RefineNet在目标理解上的直观结果：
注：该方法可进行端到端的训练，且在不同的训练集上表现都不错。
