RefineNet-LW

发表于 2023-06-23 更新于 2025-03-01 分类于 2-深度学习， B-视觉模型， 1-基础视觉任务CNN ，语义分割阅读次数：本文字数： 365 阅读时长 ≈ 1 分钟

本文是 RefineNet 的轻量化版

什么是 RefineNet-LW？

RefineNet-LW 是在 RefineNet 基础上减少参数的版本，其本质还是 “编码器 - 解码器” 网络系列，其中输入图像首先逐步向下采样，然后逐步向上采样，以恢复原始输入大小

RefineNet-LW 的网络结构？

FUSION-LW 替换了原始网络的 RCU，CRP，FUSION。通过后续的实验作者又发现 RCU 对于网络的精度提升效果微弱，因此将 RCU 模块也去掉了

RefineNet-LW 与 RefineNet 的差异？

基于 ResNet101 的基础结构的 RefineNet，第一个为传统的 RefineNet，第二个为带 RCU 的 RefineNet，第三个为不带 RCU 的 RefineNet。可见 RefineNet-101-LW 相比 RefineNet-101 将参数量和运算量都大大降低