RefineNet

• 将粗糙的高层语义特征和细粒度的底层特征融合。

Paper

• RefineNet - Multi-Path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation

Prepare

• download the pretrain model of resnet_v1_101.ckpt
• download the dataset of pascal voc dataset
• download the RefineNet model, eragonruan trained on pascal voc

Code

1. 直接执行的文件说明（按顺序执行即可）：

   • build_color_map.py 得到类别和颜色对应的字典
   • convert_pascal_voc_to_tfrecords.py 将数据变成tfrecord格式
   • train.py 训练，读取数据并进行训练
   • demo.py 测试，对test_data_path的所有图片进行测试

2. 其它文件说明：

   • model.py 模型，定义了RefineNet
   • resnet 残差网络
   • utils 工具函数
     • augmentation.py 训练时对数据进行增强
     • pascal_voc.py 获取voc图片path
     • tfrecords.py 对数据进行转换
     • training.py 训练时处理label的相关函数
     • visualization.py 对测试结果进行可视化

Reference

• eragonruan/refinenet-image-segmentation