在深度学习领域，RefineNet是一种非常出色的图像语义分割模型✨。它通过多路径融合机制，将低分辨率的高层语义信息与高分辨率的底层细节相结合，从而实现更精准的像素级分类和目标分割🔍。

核心亮点在于其“精细网络”设计，利用了ResNet作为主干网络，同时引入了Cross-GPU的Path Aggregation模块，让不同尺度的信息能够有效融合💬。简单来说，就是小图看整体，大图看细节，两者结合，分分钟搞定复杂场景的分割任务💪。

下图展示了RefineNet的基本架构👇：


无论是城市街景识别还是医学影像分析，RefineNet都能提供卓越的表现🚀。如果你对代码或更多细节感兴趣，不妨动手实践一番，你会发现它其实并不复杂！🌟