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  • u-net经典神经网络模型代码,适用于医学图像分割领域,可以根据此代码搭建
  • 天池医疗AI大赛[第一季]:肺部结节U-Net图像分割
  • 谈一谈UNet图像分割

    2021-08-25 00:28:52
    点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标”干货第一时间送达【导语】这篇文章主要针对于图像分割的算法的一些理解,主要是一个比较经典的UNet系列的网络的认识。最后希望看完这篇文章的读者可以有所收...

    点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标”

    干货第一时间送达

    【导语】这篇文章主要针对于图像分割的算法的一些理解,主要是一个比较经典的UNet系列的网络的认识。最后希望看完这篇文章的读者可以有所收获,对于一些个人的理解欢迎大家批评指正,希望可以和大家一起交流进步。

    一、引言

    yolov4、v5发布之后,在卷积上改进感觉也快达到一个顶峰了,在卷积神经网络的设计,在很多大佬的眼里估计都是一样的了,每一个新的改进或者检测框架的提出,可能都会看到之前框架的影子,也有人把在图像检测上的改进称之为“搭积木”;

    在这之后,可能在图像上的各大论文都将重心放在Transformer上了,Transformer在CV上的论文也是变得越来越多了,图像分割做为图像的一个领域当然也不能落下,SwinUnet可以说终于让Transformer在图像分割中也得到了露脸的机会。

    不过,基于Transformer在图像方面上的应用,具体在实际落地的中,可能也会很快了。本文可能还是要从最经典的图像分割网络UNet开始说一说这个比较古老的图像分割系列了。

    虽然现在算法越来越依靠在数据上“做手脚”,但是也不能忽视网络的设计的技巧和思想,掌握一个优秀的设计思想,就可以天马行空、设计出飘逸的算法。

    二、图像分割的絮叨

    图像分割作为像素级的精细分类,可以让算法做一些精细活,这种精细活体现在医学上的应用(个人觉得医学领域是一个神奇也很有价值的领域),UNet在医学图像上的分割在当时有着不俗的表现力,整个网络的设计也是非常精妙的,其网络的设计的核心的思想在当年与yolov3有着相似之处,随着后面UNet的几个系列乃至现在YOLO的v4和v5,它们最核心的设计思想都有着异曲同工之妙,那就是:信息融合、位置不偏移

    其实,在对网络的设计的过程中,始终保持着这两点,就可以设计出一个比较好的网络。(但是,这也只是开始的一步,网络的设计还有很多的因素要考虑,这里就不一一叙述了,相信每个人都会有着经验性的理解)。

    1. UNet网络的技巧和思想

    • 终于进入正题了,铺垫了好多文字了,就从UNet的设计开始说起吧,相信网上也有比较多的图像分割结构设计的一些套路

      A、上采样+下采样作为整体的网络结构(Encoder-Decoder)
      B、多尺度的特征融合
      C、信息流通的方式
      D、获得像素级别的segment map
      
      在这里插入图片描述

    UNet最初的设计也是使用在医学影像的分割,通过经典的编解码结构、卷积、池化、ReLU激活函数,进行设计

    UNet的技巧

    • 不用Padding,防止位置发生偏移

    • 上采样使用插值法+conv,而不使用转置卷积等上采样方法,让特征图保持着均匀的色差

    • 使用skip connection更好的进行信息融合

    2. UNet++

    从UNet++开始,网络的设计就开始注意原始图像的位置信息,还有就是整个网络的信息融合的能力。

    所以,UNet++通过一系列尝试,最终设计成稠密连接,同时有长连接和短连接,并且将UNet中间空心的位置填满;

    可以抓取不同层次的特征/不同大小的感受野。UNet++横向看可以看做一个稠密结构的DenseNet。

    在这里插入图片描述

    3. UNet3+

    UNet++只是针对于同一尺度的稠密连接,而UNet3+则是跨尺度的稠密连接

    UNet3+横纵信息互相交融,像极了国内高铁的“八横八纵”的高铁网,可以获得更大范围的信息融合与流通。又一次感觉很多算法上的设计思想都有异曲同工之妙,亦或者说是源于生活。

    当然,UNet3+效果在医疗图像上分割有着不俗的效果,还有一部分是来源于其精心设计的损失函数MS-SSIM,其作为UNet3+组合损失函数的一部分,也会在提点上有着一定的作用(算法除了模型设计,当然还逃脱不了损失的设计)。

    在这里插入图片描述

    4. U2Net

    这个网络的设计,给我的一个感觉就是很飘逸了,这是UNet系列改进的另一条路(我个人觉得,作者对于卷积、池化的使用达到了一个很高的水平,这是在一些常规的设计中还是比较难看到的,用简单的组件设计出一个很优秀的算法)。

    嵌套UNet的方式,不可谓不是一种天秀的方法;同时通过膨胀卷积的使用,在不增加计算量的情况下,获得了很大的感受野,整个网络看起来变得很深,但是在参数量上的控制,已经达到了一种炉火纯青的地步。

    不过,这篇论文的实验的数据集不在是针对医疗图像,也没有去做实验去比较;但是,U2Net为了获得更大的感受野,个人觉得在位置信息上丢失的还是比较多的,在对于位置信息的表现力,可能是有所欠缺的。

    在这里插入图片描述

    二、对于改进UNet的见解

    上面说的内容没有说的特别繁琐,这些内容网上有着非常细致的解读(因为上面的技术也是2021年之前的知识点了,可能也算是相对来说比较古老的技术了,大家估计都听过或者看到过一些解读),本文就挑核心的点进行介绍,让大家在对上面的内容有了一个认识,并引出我下面的一些理解。

    应该说很多人,其实都喜欢在UNet进行改进,换个优秀的编码器,然后自己在手动把解码器对应实现一下。至于为什么要选择UNet上进行改进,可能是因为UNet网络的结构比较简单,还是比较好进行改进的,而且UNet的效果,在很多场景下的表现力可能都是差强人意的。

    但是,直接对UNet进行简单的替换编解码器,效果应该也是差强人意或者效果就是很差的;之前也有一些同事,在对UNet进行改进的时候,也会遇到效果不好的问题。直接对UNet改进,个人认为有两个本质的原因会影响网络的效果。

    首先,原始的UNet在编码器的网路结构是很浅的,同时没有加padding,使得解码器获取编码器的信息时,位置信息丢失的不会很严重;但是一旦选择一个比较深的网络作为编码器(一般的特征提取的网络会加padding),使得位置信息丢失的相对来说是很严重的,在解码器获取到对应编码器的信息时,就已经产生了很大的偏移,再经过一个同样深的解码器,那么位置偏移就会变得更加严重,效果不好就可以解释的通了。

    不过上面都是针对于直接用其他优秀的特征提取网络直接改进UNet的情况。

    个人认为,UNet上的改进一定要认识到最原始的设计思路,以及它相对于后面系列的一个劣势,就是信息融合、位置不偏移。

    其实,信息融合、位置偏移在yolov4、v5中也得到了体现,v4和v5对于网络的改进思路也是紧紧抓住了这两个点(当然也有其他非常重要或者新颖的点,但是这两点一定是核心的),后期对于UNet进行改进的网络都是在对信息融合上有着独到的理解,这也是后面改进的网络比较难以再进行优化的一个原因,要想对UNet有着非常独到的新颖的改进,还是比较有难度的(Swin-UNet是Transformer在图像上的表现,我也不太好评价)。

    如果非要在UNet上通过替换编解码器的方式(用现有的优秀的特征提取器)进行改进时,可以借鉴UNet++和UNet3+的思想,横纵信息的流通,还有就是padding上的特殊处理、能不能更好的进行反向传播、位置偏移上的特殊处理、不要选择太深的网络、卷积核的大胆设计这几个方面出发;

    最后,其实分割网络可以尝试其他的分割模型,Deeplab系列也是一个比较好的选择,对主干的修改也相对容易。

    三、总结

    1. 个人的感觉对于这种网络的设计、代码的写法要有天马行空的想象力,代码写起来也像武侠小说中那种飘逸感;同时,算法设计思想是很重要的,如果单纯的替换主干这种事情,都可以当做算法的设计的话,那岂不是人人都可以做算法工程师了(这也是单纯的从模型的角度来说);不过优秀的算法设计的思想很往往是很困难的,因为不可能每个人都是“聪明绝顶”的高手,可能有时候需要像有机化学中苯环的结构图一样,需要做一个奇幻的美梦。

    2. 这篇文章,我的个人的理解比较多,可能也有不正确的理解,也欢迎大家批评指正,多多学习。

    本文仅做学术分享,如有侵权,请联系删文。

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    展开全文
  • 使用U-Net进行图像分割
  • https://blog.csdn.net/weixin_36474809/article/details/87931260 看这篇是因为看SR文章的时候,看到了A U-Net Based Discriminator for Generative Adversarial Networks 是基于U-Net的

    https://blog.csdn.net/weixin_36474809/article/details/87931260

     

    看这篇是因为看SR文章的时候,看到了A U-Net Based Discriminator for Generative Adversarial Networks

    是基于U-Net的

     

     

    展开全文
  • pytorch实现unet网络,专门用于进行图像分割训练。该代码打过kaggle上的 Carvana Image Masking Challenge from a high definition image.
  • 【深度学习】Swin-Unet图像分割网络解析(文末提供剪枝仓库) 文章目录 1 概述 2 Swin-Unet架构 3 bottleneck理解 4 具体结构 4.1 Swin Transformer block 5 通过剪枝和量化压缩Transformer 1 概述 Swin-Unet: ...

    【深度学习】Swin-Unet图像分割网络解析(文末提供剪枝仓库)

    文章目录
    1 概述
    2 Swin-Unet架构
    3 bottleneck理解
    4 具体结构
    	4.1 Swin Transformer block
    5 通过剪枝和量化压缩Transformer
    
    

    在这里插入图片描述

    1 概述

    在这里插入图片描述
    Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation

    论文:https://arxiv.org/abs/2105.05537

    代码:https://github.com/HuCaoFighting/Swin-Unet

    首个基于纯Transformer的U-Net形的医学图像分割网络࿰

    展开全文
  • 不同种类的Unet模型用于图像分割的实现 UNet -U-Net:用于生物医学图像分割的卷积网络 RCNN-UNet-基于U-Net的递归残积卷积神经网络(R2U-Net)用于医学图像分割 注意Unet-注意U-Net:学习在哪里寻找胰腺 RCNN-...
  • Unet图像分割网络Pytorch实现

    万次阅读 多人点赞 2019-02-12 02:34:04
    本文的内容是我对Unet论文的总结与提炼,需要提醒的是,Unet原文发布的时候还没有提出BN(Batch Normalization). 所以在本文中我会增加这一个步骤。 如果想要安装Python和Pytorch或者获得进一步的信息可以点击pytho.....

    介绍

    最近一个月接触了一下Pytorch,个人认为Pytorch相较于Tensorflow来说好用很多。本文的内容是我对Unet论文的总结与提炼,需要提醒的是,Unet原文发布的时候还没有提出BN(Batch Normalization). 所以在本文中我会增加这一个步骤。

    如果想要安装Python和Pytorch或者获得进一步的信息可以点击Python ,Pytorch

    在图像分割这个大问题上,主要有两个流派:U-shape和dialated Conv。本文介绍的是U-shape网络中最为经典的U-Net。随着骨干网路的进化,很多相应衍生出来的网络大多都是对于Unet进行了改进但是本质上的思路还是没有太多的变化。比如结合DenseNet 和Unet的FCDenseNet, Unet++


    Unet

    Unet是一个为医学图像分割设计的auto-encoder-decoder结构的网络。行业里也把它视作一种FCN(fully connected network)。 它可以分成两个部分,down(encoder) 和 up(decoder)。down的主要结构可以看成conv后面跟maxpool。 up的主要结构是一个upsample后面跟conv。

    Unet的核心思想

    想要弄清这个问题首先要感性的理解一下卷积的作用。就拿MINIST数据集训练数字识别这个简单的CNN网络为例, 它把一个28*28的图片抽象成一个0-9的向量。卷积可以看成是特征的提取,它可以提取出输入的信息的抽象概念。但是Pool和Conv会损失空间信息。其中,空间信息在pool的过程中损失的更为严重。对于图像分割来说, 空间信息和抽象信息同样重要。既然每一个次pool的时候会严重损失空间信息,也就是说maxpool之间的空间信息多于之后的。于是Unet提出,把down的特征连接到对应的up上。

    Unet的结构

    Unet
    其中灰色箭头copy and crop中的copy就是concatenatecrop是为了让两者的长宽一致
    左半边就是down path右半边 就是up path。我们来分别介绍这两个部分。

    Down Path

    图中input image tile就是我们输入的训练数据。除了第一层是两个conv,其他层都可以看成是maxpool后面跟两个conv。在Unet中绝大部分的conv都是两个conv连用的形式存在的,为了方便,我们可以先自定义一个double_conv类。

    # 实现double conv
    class double_conv(nn.Module):
        ''' Conv => Batch_Norm => ReLU => Conv2d => Batch_Norm => ReLU
        '''
        def __init__(self, in_ch, out_ch):
            super(double_conv, self).__init__()
            self.conv = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(in_ch, out_ch, 3, padding=1),
                nn.BatchNorm2d(out_ch),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.Conv2d(out_ch, out_ch, 3, padding=1),
                nn.BatchNorm2d(out_ch),
                nn.ReLU(inplace=True)
            )
            self.conv.apply(self.init_weights)
        
        def forward(self, x):
            x = self.conv(x)
            return x
    
        @staticmethod
        def init_weights(m):
            if type(m) == nn.Conv2d:
                init.xavier_normal(m.weight)
                init.constant(m.bias,0)
    

    下面我们来实现input conv, 它实际上用一个double_conv也就完成了。

    # 实现input conv
    class inconv(nn.Module):
        ''' input conv layer
            let input 3 channels image to 64 channels
            The oly difference between `inconv` and `down` is maxpool layer 
        '''
        def __init__(self, in_ch, out_ch):
            super(inconv, self).__init__()
            self.conv = double_conv(in_ch, out_ch)
    
        def forward(self, x):
            x = self.conv(x)
            return x
    

    接下来我们来实现down类,它的结构是一个maxpool接一个double_conv

    class down(nn.Module):
        ''' normal down path 
            MaxPool2d => double_conv
        '''
        def __init__(self, in_ch, out_ch):
            super(down, self).__init__()
            self.mpconv = nn.Sequential(
                nn.MaxPool2d(2),
                double_conv(in_ch, out_ch)
            )
    
        def forward(self, x):
            x = self.mpconv(x)
            return x
    

    Up path

    Unet的up path主要的结构是upsampl加上double_conv但是也可以使用ConvTranspose2d代替upsample。下面的代码给出了两种选择。
    在up path 中,我们需要将down path 中的特征合并进来。在up.forward中crop从而让两个特征一致。

    class up(nn.Module):
        ''' up path
            conv_transpose => double_conv
        '''
        def __init__(self, in_ch, out_ch, Transpose=False):
            super(up, self).__init__()
    
            #  would be a nice idea if the upsampling could be learned too,
            #  but my machine do not have enough memory to handle all those weights
            if Transpose:
                self.up = nn.ConvTranspose2d(in_ch, in_ch//2, 2, stride=2)
            else:
                # self.up = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True)
                self.up = nn.Sequential(nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True),
                                        nn.Conv2d(in_ch, in_ch//2, kernel_size=2, padding=0),
                                        nn.ReLU(inplace=True))
            self.conv = double_conv(in_ch, out_ch)
            self.up.apply(self.init_weights)
    
        def forward(self, x1, x2):
            ''' 
                conv output shape = (input_shape - Filter_shape + 2 * padding)/stride + 1
            '''
    
            x1 = self.up(x1)
    
            diffY = x2.size()[2] - x1.size()[2]
            diffX = x2.size()[3] - x1.size()[3]
    
            x1 = nn.functional.pad(x1, (diffX // 2, diffX - diffX//2,
                                        diffY // 2, diffY - diffY//2))
    
            x = torch.cat([x2,x1], dim=1)
            x = self.conv(x)
            return x
    
        @staticmethod
        def init_weights(m):
            if type(m) == nn.Conv2d:
                init.xavier_normal(m.weight)
                init.constant(m.bias,0)
    

    轮子已经造好了,那么我们来实现Unet让它跑起来

    class Unet(nn.Module):
        def __init__(self, in_ch, out_ch, gpu_ids=[]):
            super(Unet, self).__init__()
            self.loss_stack = 0
            self.matrix_iou_stack = 0
            self.stack_count = 0
            self.display_names = ['loss_stack', 'matrix_iou_stack']
            self.gpu_ids = gpu_ids
            self.bce_loss = nn.BCELoss()
            self.device = torch.device('cuda:{}'.format(self.gpu_ids[0])) if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu')
            self.inc = inconv(in_ch, 64)
            self.down1 = down(64, 128)
            # print(list(self.down1.parameters()))
            self.down2 = down(128, 256)
            self.down3 = down(256, 512)
            self.drop3 = nn.Dropout2d(0.5)
            self.down4 = down(512, 1024)
            self.drop4 = nn.Dropout2d(0.5)
            self.up1 = up(1024, 512, False)
            self.up2 = up(512, 256, False)
            self.up3 = up(256, 128, False)
            self.up4 = up(128, 64, False)
            self.outc = outconv(64, 1)
            self.optimizer = torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=1e-4)
            # self.optimizer = torch.optim.SGD(self.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=0.0005)
    
        def forward(self):
            x1 = self.inc(self.x)
            x2 = self.down1(x1)
            x3 = self.down2(x2)
            x4 = self.down3(x3)
            x4 = self.drop3(x4)
            x5 = self.down4(x4)
            x5 = self.drop4(x5)
            x = self.up1(x5, x4)
            x = self.up2(x, x3)
            x = self.up3(x, x2)
            x = self.up4(x, x1)
            x = self.outc(x)
            self.pred_y = nn.functional.sigmoid(x)
    
        def set_input(self, x, y):
            self.x = x.to(self.device)
            self.y = y.to(self.device)
    
        def optimize_params(self):
            self.forward()
            self._bce_iou_loss()
            _ = self.accu_iou()
            self.stack_count += 1
            self.zero_grad()
            self.loss.backward()
            self.optimizer.step()
    
        def accu_iou(self):
            # B is the mask pred, A is the malanoma 
            y_pred = (self.pred_y > 0.5) * 1.0
            y_true = (self.y > 0.5) * 1.0
            pred_flat = y_pred.view(y_pred.numel())
            true_flat = y_true.view(y_true.numel())
    
            intersection = float(torch.sum(pred_flat * true_flat)) + 1e-7
            denominator = float(torch.sum(pred_flat + true_flat)) - intersection + 2e-7
    
            self.matrix_iou = intersection/denominator
            self.matrix_iou_stack += self.matrix_iou
            return self.matrix_iou
    
        def _bce_iou_loss(self):
            y_pred = self.pred_y
            y_true = self.y
            pred_flat = y_pred.view(y_pred.numel())
            true_flat = y_true.view(y_true.numel())
    
            intersection = torch.sum(pred_flat * true_flat) + 1e-7
            denominator = torch.sum(pred_flat + true_flat) - intersection + 1e-7
            iou = torch.div(intersection, denominator)
            bce_loss = self.bce_loss(pred_flat, true_flat)
            self.loss = bce_loss - iou + 1
            self.loss_stack += self.loss
            
        def get_current_losses(self):
            errors_ret = {}
            for name in self.display_names:
                if isinstance(name, str):
                    errors_ret[name] = float(getattr(self, name)) / self.stack_count
            self.loss_stack = 0
            self.matrix_iou_stack = 0
            self.stack_count = 0
            return errors_ret
            
        def eval_iou(self):
            with torch.no_grad():
                self.forward()
                self._bce_iou_loss()
                _ = self.accu_iou()
                self.stack_count += 1
    

    其他的代码就是很固定的pytorch模板代码了。

    代码参考自GitHub


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