Pytorch 深度学习实战教程（二）：UNet语义分割网络

Bertha 。 2023-02-11 10:23 188阅读 0赞

![Pytorch深度学习实战教程（二）：UNet语义分割网络][Pytorch_UNet]

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## 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][Pytorch]》。

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][Link 1]

## 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][Link 2]

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。

![format_png][]

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：

![format_png 1][]

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][Link 3]

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。

![format_png 2][]

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：**

![format_png 3][]

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。

![format_png 4][]

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：

![format_png 5][]

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：

![aHR0cHM6Ly9jdWlqaWFodWEuY29tL3dwLWNvbnRlbnQvdXBsb2Fkcy8yMDE5LzEyL2RsLTE1LTcuZ2lm][]

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：

![format_png 6][]

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。

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[https_github.com_Jack-Cherish_PythonPark]: https://github.com/Jack-Cherish/PythonPark
[Pytorch]: https://cuijiahua.com/blog/2019/11/dl-14.html
[Link 1]: https://github.com/Jack-Cherish/Deep-Learning/tree/master/Pytorch-Seg/lesson-1
[Link 2]: https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf
[format_png]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9jdWlqaWFodWEuY29tL3dwLWNvbnRlbnQvdXBsb2Fkcy8yMDE5LzExL2RsLTE1LTEtMS5wbmc?x-oss-process=image/format,png
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[Link 3]: https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial
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[Pytorch 1]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9jdWlqaWFodWEuY29tL3dwLWNvbnRlbnQvdXBsb2Fkcy8yMDIwLzA1L2d6aC1sb2dvLXlhc3VvLmpwZw?x-oss-process=image/format,png