一、前言
本文属于Pytorch深度学习语义分割系列教程。
该系列文章的内容有：
- Pytorch的基本使用
- 语义分割算法讲解
如果不了解语义分割原理以及开发环境的搭建，请看该系列教程的上一篇文章《Pytorch深度学习实战教程（一）：语义分割基础与环境搭建》。
本文的开发环境采用上一篇文章搭建好的Windows环境，环境情况如下：
开发环境：Windows
开发语言：Python3.7.4
框架版本：Pytorch1.3.0
CUDA：10.2
cuDNN：7.6.0
本文主要讲解UNet网络结构，以及相应代码的代码编写。
PS：文中出现的所有代码，均可在我的github上下载，欢迎Follow、Star：点击查看
二、UNet网络结构
在语义分割领域，基于深度学习的语义分割算法开山之作是FCN（Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation），而UNet是遵循FCN的原理，并进行了相应的改进，使其适应小样本的简单分割问题。
UNet论文地址：点击查看
研究一个深度学习算法，可以先看网络结构，看懂网络结构后，再Loss计算方法、训练方法等。本文主要针对UNet的网络结构进行讲解，其它内容会在后续章节进行说明。
1、网络结构原理
UNet最早发表在2015的MICCAI会议上，4年多的时间，论文引用量已经达到了9700多次。
UNet成为了大多做医疗影像语义分割任务的baseline，同时也启发了大量研究者对于U型网络结构的研究，发表了一批基于UNet网络结构的改进方法的论文。
UNet网络结构，最主要的两个特点是：U型网络结构和Skip Connection跳层连接。
UNet是一个对称的网络结构，左侧为下采样，右侧为上采样。
按照功能可以将左侧的一系列下采样操作称为encoder，将右侧的一系列上采样操作称为decoder。
Skip Connection中间四条灰色的平行线，Skip Connection就是在上采样的过程中，融合下采样过过程中的feature map。
Skip Connection用到的融合的操作也很简单，就是将feature map的通道进行叠加，俗称Concat。
Concat操作也很好理解，举个例子：一本大小为10cm*10cm，厚度为3cm的书A，和一本大小为10cm*10cm，厚度为4cm的书B。
将书A和书B，边缘对齐地摞在一起。这样就得到了，大小为10cm*10cm厚度为7cm的一摞书，类似这种：
这种“摞在一起”的操作，就是Concat。
同样道理，对于feature map，一个大小为256*256*64的feature map，即feature map的w（宽）为256，h（高）为256，c（通道数）为64。和一个大小为256*256*32的feature map进行Concat融合，就会得到一个大小为256*256*96的feature map。
在实际使用中，Concat融合的两个feature map的大小不一定相同，例如256*256*64的feature map和240*240*32的feature map进行Concat。
这种时候，就有两种办法：
第一种：将大256*256*64的feature map进行裁剪，裁剪为240*240*64的feature map，比如上下左右，各舍弃8 pixel，裁剪后再进行Concat，得到240*240*96的feature map。
第二种：将小240*240*32的feature map进行padding操作，padding为256*256*32的feature map，比如上下左右，各补8 pixel，padding后再进行Concat，得到256*256*96的feature map。
UNet采用的Concat方案就是第二种，将小的feature map进行padding，padding的方式是补0，一种常规的常量填充。
2、代码
有些朋友可能对Pytorch不太了解，推荐一个快速入门的官方教程。一个小时，你就可以掌握一些基本概念和Pytorch代码编写方法。
Pytorch官方基础：点击查看
我们将整个UNet网络拆分为多个模块进行讲解。
DoubleConv模块：
先看下连续两次的卷积操作。
从UNet网络中可以看出，不管是下采样过程还是上采样过程，每一层都会连续进行两次卷积操作，这种操作在UNet网络中重复很多次，可以单独写一个DoubleConv模块：
import torch.nn as nn
class DoubleConv(nn.Module):
"""(convolution => [BN] => ReLU) * 2"""
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super().__init__()
self.double_conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=0),
nn.BatchNorm2d(out_channels),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=0),
nn.BatchNorm2d(out_channels),
nn.ReLU(inplace=True)
)
def forward(self, x):
return self.double_conv(x)
解释下，上述的Pytorch代码：torch.nn.Sequential是一个时序容器，Modules 会以它们传入的顺序被添加到容器中。比如上述代码的操作顺序：卷积->BN->ReLU->卷积->BN->ReLU。
DoubleConv模块的in_channels和out_channels可以灵活设定，以便扩展使用。
如上图所示的网络，in_channels设为1，out_channels为64。
输入图片大小为572*572，经过步长为1，padding为0的3*3卷积，得到570*570的feature map，再经过一次卷积得到568*568的feature map。
计算公式：O=(H−F+2×P)/S+1
H为输入feature map的大小，O为输出feature map的大小，F为卷积核的大小，P为padding的大小，S为步长。
Down模块：
UNet网络一共有4次下采样过程，模块化代码如下：
class Down(nn.Module):
"""Downscaling with maxpool then double conv"""
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super().__init__()
self.maxpool_conv = nn.Sequential(
nn.MaxPool2d(2),
DoubleConv(in_channels, out_channels)
)
def forward(self, x):
return self.maxpool_conv(x)
这里的代码很简单，就是一个maxpool池化层，进行下采样，然后接一个DoubleConv模块。
至此，UNet网络的左半部分的下采样过程的代码都写好了，接下来是右半部分的上采样过程。
Up模块：
上采样过程用到的最多的当然就是上采样了，除了常规的上采样操作，还有进行特征的融合。
这块的代码实现起来也稍复杂一些：
class Up(nn.Module):
"""Upscaling then double conv"""
def __init__(self, in_channels, out_channels, bilinear=True):
super().__init__()
# if bilinear, use the normal convolutions to reduce the number of channels
if bilinear:
self.up = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True)
else:
self.up = nn.ConvTranspose2d(in_channels, in_channels // 2, kernel_size=2, stride=2)
self.conv = DoubleConv(in_channels, out_channels)
def forward(self, x1, x2):
x1 = self.up(x1)
# input is CHW
diffY = torch.tensor([x2.size()[2] - x1.size()[2]])
diffX = torch.tensor([x2.size()[3] - x1.size()[3]])
x1 = F.pad(x1, [diffX // 2, diffX - diffX // 2,
diffY // 2, diffY - diffY // 2])
# if you have padding issues, see
# https://github.com/HaiyongJiang/U-Net-Pytorch-Unstructured-Buggy/commit/0e854509c2cea854e247a9c615f175f76fbb2e3a
# https://github.com/xiaopeng-liao/Pytorch-UNet/commit/8ebac70e633bac59fc22bb5195e513d5832fb3bd
x = torch.cat([x2, x1], dim=1)
return self.conv(x)
代码复杂一些，我们可以分开来看，首先是__init__初始化函数里定义的上采样方法以及卷积采用DoubleConv。上采样，定义了两种方法：Upsample和ConvTranspose2d，也就是双线性插值和反卷积。
双线性插值很好理解，示意图：
熟悉双线性插值的朋友对于这幅图应该不陌生，简单地讲：已知Q11、Q12、Q21、Q22四个点坐标，通过Q11和Q21求R1，再通过Q12和Q22求R2，最后通过R1和R2求P，这个过程就是双线性插值。
对于一个feature map而言，其实就是在像素点中间补点，补的点的值是多少，是由相邻像素点的值决定的。
反卷积，顾名思义，就是反着卷积。卷积是让featuer map越来越小，反卷积就是让feature map越来越大，示意图：
下面蓝色为原始图片，周围白色的虚线方块为padding结果，通常为0，上面绿色为卷积后的图片。
这个示意图，就是一个从2*2的feature map->4*4的feature map过程。
在forward前向传播函数中，x1接收的是上采样的数据，x2接收的是特征融合的数据。特征融合方法就是，上文提到的，先对小的feature map进行padding，再进行concat。
OutConv模块：
用上述的DoubleConv模块、Down模块、Up模块就可以拼出UNet的主体网络结构了。UNet网络的输出需要根据分割数量，整合输出通道，结果如下图所示：
操作很简单，就是channel的变换，上图展示的是分类为2的情况（通道为2）。
虽然这个操作很简单，也就调用一次，为了美观整洁，也封装一下吧。
class OutConv(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(OutConv, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)
def forward(self, x):
return self.conv(x)
至此，UNet网络用到的模块都已经写好，我们可以将上述的模块代码都放到一个unet_parts.py文件里，然后再创建unet_model.py，根据UNet网络结构，设置每个模块的输入输出通道个数以及调用顺序，编写如下代码：
""" Full assembly of the parts to form the complete network """
"""Refer https://github.com/milesial/Pytorch-UNet/blob/master/unet/unet_model.py"""
import torch.nn.functional as F
from unet_parts import *
class UNet(nn.Module):
def __init__(self, n_channels, n_classes, bilinear=False):
super(UNet, self).__init__()
self.n_channels = n_channels
self.n_classes = n_classes
self.bilinear = bilinear
self.inc = DoubleConv(n_channels, 64)
self.down1 = Down(64, 128)
self.down2 = Down(128, 256)
self.down3 = Down(256, 512)
self.down4 = Down(512, 1024)
self.up1 = Up(1024, 512, bilinear)
self.up2 = Up(512, 256, bilinear)
self.up3 = Up(256, 128, bilinear)
self.up4 = Up(128, 64, bilinear)
self.outc = OutConv(64, n_classes)
def forward(self, x):
x1 = self.inc(x)
x2 = self.down1(x1)
x3 = self.down2(x2)
x4 = self.down3(x3)
x5 = self.down4(x4)
x = self.up1(x5, x4)
x = self.up2(x, x3)
x = self.up3(x, x2)
x = self.up4(x, x1)
logits = self.outc(x)
return logits
if __name__ == '__main__':
net = UNet(n_channels=3, n_classes=1)
print(net)
使用命令python unet_model.py，如果没有错误，你会得到如下结果：
UNet(
(inc): DoubleConv(
(double_conv): Sequential(
(0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(2): ReLU(inplace=True)
(3): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(4): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(5): ReLU(inplace=True)
)
)
(down1): Down(
(maxpool_conv): Sequential(
(0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(1): DoubleConv(
(double_conv): Sequential(
(0): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(2): ReLU(inplace=True)
(3): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(4): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(5): ReLU(inplace=True)
)
)
)
)
(down2): Down(
(maxpool_conv): Sequential(
(0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(1): DoubleConv(
(double_conv): Sequential(
(0): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(2): ReLU(inplace=True)
(3): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(4): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(5): ReLU(inplace=True)
)
)
)
)
(down3): Down(
(maxpool_conv): Sequential(
(0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(1): DoubleConv(
(double_conv): Sequential(
(0): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(2): ReLU(inplace=True)
(3): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(4): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(5): ReLU(inplace=True)
)
)
)
)
(down4): Down(
(maxpool_conv): Sequential(
(0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(1): DoubleConv(
(double_conv): Sequential(
(0): Conv2d(512, 1024, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(1): BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(2): ReLU(inplace=True)
(3): Conv2d(1024, 1024, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(4): BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(5): ReLU(inplace=True)
)
)
)
)
(up1): Up(
(up): ConvTranspose2d(1024, 512, kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2))
(conv): DoubleConv(
(double_conv): Sequential(
(0): Conv2d(1024, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(2): ReLU(inplace=True)
(3): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(4): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(5): ReLU(inplace=True)
)
)
)
(up2): Up(
(up): ConvTranspose2d(512, 256, kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2))
(conv): DoubleConv(
(double_conv): Sequential(
(0): Conv2d(512, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(2): ReLU(inplace=True)
(3): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(4): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(5): ReLU(inplace=True)
)
)
)
(up3): Up(
(up): ConvTranspose2d(256, 128, kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2))
(conv): DoubleConv(
(double_conv): Sequential(
(0): Conv2d(256, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(2): ReLU(inplace=True)
(3): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(4): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(5): ReLU(inplace=True)
)
)
)
(up4): Up(
(up): ConvTranspose2d(128, 64, kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2))
(conv): DoubleConv(
(double_conv): Sequential(
(0): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(2): ReLU(inplace=True)
(3): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(4): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(5): ReLU(inplace=True)
)
)
)
(outc): OutConv(
(conv): Conv2d(64, 1, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
)
)
网络搭建完成，下一步就是使用网络进行训练了，具体实现会在该系列教程的下一篇文章进行讲解。
三、小结
- 本文主要讲解了UNet网络结构，并对UNet网络进行了模块化梳理。
- 下篇文章讲解如何使用UNet网络，编写训练代码。
PS： 如果觉得本篇本章对您有所帮助，欢迎关注、评论、赞！
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参考资料：
https://github.com/milesial/Pytorch-UNet/blob/master/unet/unet_parts.py
https://blog.csdn.net/qq_38906523/article/details/80520950
https://zhuanlan.zhihu.com/p/37618829
来源：
https://cuijiahua.com/blog/2019/12/dl-15.html
