渲染(render)
渲染来源于计算机图形学，指的是将模型转化为数字图像进行显示的过程，广泛应用于特效和游戏制作。GPU（graph processing unit）简单翻译是图形处理单元，这里的graph指的就是计算机图形。在特效和游戏制作中，会构建出各种2D或者3D模型；进行显示的时候，就可以把显示器看作一个视窗，上面每一个像素映射到这些模型上，进行采样和计算，得出的就是显示器的显示内容。这个过程就是渲染，主要方法有光栅化等。
现有图像分割的问题
在图像分割中，卷积操作都是基于一个规则的形状，比如3x3的正方形卷积核。在对象的边缘上进行卷积的时候，会对该对象内部过采样，同时对图像的边界欠采样，导致分割的边缘过于平滑。
现有的解决方法是在低分辨率的图像上进行分割，因为低分辩的图像边缘本就很模糊。这种方法不能满足对高分辨率图像分割的需求。
创新点和方法
对于分割出的低分辩率图像，用双线性插值法上采样为高分辨率的图像，再对目标边缘的点进行渲染，提升分割精度。
论文的网络主要是在Mask-RCNN网络上进行对比和更改，网络示意图如所示。
在头部的特征提取网络中提取出特征图，看作是计算机图形学中的模型，每个特征图可以看成是模型的特征向量，也就是图中的fine-gained feature。对proposal出的区域进行分割的结果称作粗糙的预测结果，对应图中coarse prediction。
对粗糙的预测结果用双线性插值法进行上采样，这样在图像的边缘上，会出现确定性不高的点。选取不确定最高的一些点，把这些点分别对应到fine-grained features 上面，对每个通道上最近的四个点进行双线性插值计算，再与不确定点组成一个向量。最后采用MLP（Multilayer Perceptron，多层感知机）进行分类。
个人理解
个人感觉文中方法与Unet网络的思路有一个共通点，都是利用low-level的特征图去还原图像分割的边缘。不同的是，文中方法是基于特定点的操作（point-wise），而且方法来源于计算机图形学中的渲染，为语义分割的边缘恢复提供了另一个思路。
