[深度学习从入门到女装]High-Resolution Representations for Labeling Pixels and Regions

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一篇使用HRNet进行语义分割和目标检测论文
HRNet=high resolution Net

low resolution net就是用于分类的网络，通过stride逐步减少resolution，获取语义信息，最终得到分类
但是这种low-resolution net对于目标检测或者语义分割来说是不可兼容的，因此语义分割最终需要的结果是high-resolution的，也就是每个pixel的class
因此，目前获得high-resolution的网络有两种方式
1、第一种是类似于encoder-decoder的网络，如U-net，SegNet等，就是先使用down-sampling降低resolution获取语义信息，再通过upsample增加resolution获得空间信息
2、第二种是整个网络都保持high-resolution，并且使用平行线路来得到low-resolution，如GrideNet

HRNet就是使用第二种思路，使用平行的low-resolution和high-resolution进行concate得到high-resolution的表示
网络结构如下图所示

上图中的a为multi-resolution group conv，也就是简单的对于group conv的拓展，将input channels分为多个subset然后进行常规conv
上图中的b为multi-resolution conv
上图中的c为常规conv，可以看到常规conv可以将input channels和outputs channels都分为不同的subsets，然后进行一个全连接，每个连接是一个常规的conv

上图中的a为HRNetV1的多resolution融合的模块，可以看到，多个resolution的feature map作为输入，最终只得到了一个high-resolution，不可避免的丢失了一些low-resolution的信息
上图中的b为用于语义分割的block，将多个resolution进行concate得到一个最终的输出
上图中的c为用于目标检测的block，因为目标检测需要多个resolution的feature map，因此对于融合后的feature map再进行dowmsampling

语义分割网络结构

1、首先使用两个stride=2 的33conv对原图进行处理，将分辨率降为1/4
2、使用图1中的网络进行多个resolution的平行conv，channels数分别为C,2C,4C,8C
3、最终使用11的卷积对多个resolution进行融合得到15C的channels
4、最终的feature map进行4次bilinear upsampling得到最终结果