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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
  • unet代码实践

    千次阅读 2021-01-11 09:33:55
    最近看了一下uNet代码,发现了一些问题,再次记录一下,供大家参考和学习。 1)网上的代码有一些在网络输入位置为inputs=((C,w,h)),但是你在运行的过程中会报一些Tensor的尺寸存在问题的错误,这是因为别人的代码...

    最近看了一下uNet的代码,发现了一些问题,再次记录一下,供大家参考和学习。

    1)网上的代码有一些在网络输入位置为inputs=((C,w,h)),但是你在运行的过程中会报一些Tensor的尺寸存在问题的错误,这是因为别人的代码是使用了Channel_first,而你的后端的通道格式是Channel_last,所以会出现尺寸问题,这里请大家注意。怎么改,大家网上搜一下,无非就是,要么你把你的通道文件改成Channel_first的形式,要么你就把代码改了就可以了。
    2)有的代码在网络的特征拼接位置和原始的论文不符。
    下面是原始代码里的拼接部分。

    conv4 = Conv2D(512, (3, 3), activation="relu", padding="same")(pool3)
    conv4 = Conv2D(512, (3, 3), activation="relu", padding="same")(conv4)
    pool4 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv4)
    
    conv5 = Conv2D(1024, (3, 3), activation="relu", padding="same")(pool4)
    conv5 = Conv2D(1024, (3, 3), activation="relu", padding="same")(conv5)
    up6 = UpSampling2D(size(2,2))(conv5)
    up6 = concatenate([up6,conv4])
    

    这里将up6和conv4进行特征拼接,最后获得的通道数不是原文中的1024,因为他没有给up6降为到512,
    原始文章unet原理图
    这里拼接的时候是512+512,所以最后一层中的1024需要降维到512,但是论文中没有降维,只给长款做了升采样。
    这里我直接给代码改成如下:

    conv4 = Conv2D(512, (3, 3), activation="relu", padding="same")(pool3)
    conv4 = Conv2D(512, (3, 3), activation="relu", padding="same")(conv4)
    pool4 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv4)
    
    conv5 = Conv2D(1024, (3, 3), activation="relu", padding="same")(pool4)
    conv5 = Conv2D(1024, (3, 3), activation="relu", padding="same")(conv5)
    up6 = Conv2DTranspose(512, (2, 2), strides=2, padding="same")(conv5)
    up6 = concatenate([up6, conv4],axis=3)
    

    这样就符合原文的内容了,这里参数axis也要注意,他是说你要选择那个轴作为拼接轴,如果你是channel_last格式就是axis=3,但是如果你是channel_first那么,axis=1。

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  • UNet代码详解

    千次阅读 2020-03-19 23:05:55
    UNet代码详解 第一步,还是加载一些库 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F 创建一个卷积Block类 class UNetConvBlock(nn.Module): def __init__(self, in_chans, out_...

    UNet代码详解

    第一步,还是加载一些库

    import torch 
    import torch.nn as nn
    import torch.nn.functional as F
    

    创建一个卷积Block类

    class UNetConvBlock(nn.Module):
        def __init__(self, in_chans, out_chans, padding, batch_norm):
            super(UNetConvBlock, self).__init__()
            block=[]
            
            block.append(nn.Conv2d(in_chans, out_chans, kernel_size=3, padding=int(padding))
            block.append(nn.ReLU())
    
            if batch_norm :
                block.append(nn.BatchNorm2d(out_chans))
            
            block.append(nn.Conv2d(out_chans, out_chans, kernel_size=3, padding=int(padding))
            block.append(nn.ReLU())
            
            if batch_norm:
                block.append(nn.BatchNorm2d(out_chans))
    
            self.block = nn.Sequential(*block)
            
        def forward(self, x):
            out = self.block(x)
            return out
    
    

    这里实现的就是,每一个stage的卷积block。如下图:

     创建上采样的Block

    class UNetUpBlock(nn.Module):
        def __init__(self, in_chans, out_chans, up_mode, padding, batch_norm):
            super(UNetUpBlock, self).__init__()
            if up_mode == 'upconv':
                self.up = nn.ConvTransposed2d(in_chans, out_chans, kernel_size=2, stride=2)
            elif up_mode=='upsample':
                self.up == nn.Sequential(
                    nn.Upsample(mode='bilinear', scale_factor=2),
                    nn.Conv2d(in_chans, out_chans, kernel_size=1),
                )
            self.conv_block = UNetConvBlock(in_chans, out_chans, padding, batch_norm)

    上采样有两种方式,转置卷积和双线性插值。这里可以选择,使用哪种方式实现。

        def centre_crop(self, layer, target_size):
            _,_,layer_height, layer_width = layer.size()
            diff_y = (layer_height - target_size[0]) // 2
            diff_x = (layer_width - target_size[1]) // 2
            return layer[:, :, diff_y: (diff_y + target_size[0]), diff_x: (diff_x + target_size[1])]

     这里实现的是剪裁操作,我们注意到,skip connection两边图像大小是不一样的,根据论文描述,我们需要将Encoder部分的图像剪裁到Decoder部分大小,如图所示:

        def forward(self, x, bridge):
            up = self.up(x)
            crop1 = self.centre_crop(bridge, up.shape[2:])
            out = torch.cat([up, crop1], 1)
            out = self.conv_block(out)
            return out

     

     创建UNet

    class UNet(nn.Module):
        def __init__(
            self, 
            in_channels=1,
            n_classes=2,
            depth=5,
            wf=6,
            padding=False,
            batch_norm=False,
            up_mode='upconv'
        ):
            super(UNet, self).__init__()
            assert up_mode in ('upconv', 'upsample')
            self.padding = padding
            self.depth = depth
            prev_channels = in_channels
    
            self.down_path = nn.ModuleList()
    
            for i in range(depth): # 0 1 2 3 4
                self.down_path.append(UNetConvBlock(prev_channels, 2**(wf + i), padding, batch_norm)
                prev_channels=2**(wf+i) # 这里wf+i计算channels数量
            
            self.up_path = nn.ModuleList()
            
            for i in resersed(range(depth-1)):
                self.up_path.append(UNetUpBlock(prev_channels, 2**(wf+i), up_mode, padding, batch_norm)
                prev_channels = 2**(wf+i)
               
            self.last = nn.Conv2d(prev_channels, n_classes, kernel_size=1)
    
        def forward(self, x):
            blocks=[]
            for i, down in enumerate(self.down_path):
                x = down(x)
                if i != len(self.down_path) - 1:
                    blocks.append(x)
                    x = F.max_pool2d(x ,2)
            for i, up in enumerate(self.up_path):
                x = up(x, blocks[-i -1])
            return self.last(x)
    
            

     

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  • 文章代码来自博主Bubbliiiing,特此感谢。 一.网络总览 二. VGG16主干提取网络 文章采用VGG16作为主干提取网络,只会用到两种类型的层,分别是卷积层和最大池化层。 代码对部分层进行了改动,详情可见下方网络结构,...

    文章代码来自博主Bubbliiiing,特此感谢。

    一.网络总览

    在这里插入图片描述

    二. VGG16主干提取网络

    文章采用VGG16作为主干提取网络,只会用到两种类型的层,分别是卷积层和最大池化层。
    代码对部分层进行了改动,详情可见下方网络结构,可参考下图作为理解
    在这里插入图片描述
    完整代码如下:

    1.vggnet

    import torch
    import torch.nn as nn
    from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url
    
    class VGG(nn.Module):
        def __init__(self, features, num_classes=1000):
            super(VGG, self).__init__()
            self.features = features
            self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7))
            self.classifier = nn.Sequential(
                nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096),
                nn.ReLU(True),
                nn.Dropout(),
                nn.Linear(4096, 4096),
                nn.ReLU(True),
                nn.Dropout(),
                nn.Linear(4096, num_classes),
            )
            self._initialize_weights()
    
        def forward(self, x):
            x = self.features(x)
            x = self.avgpool(x)
            x = torch.flatten(x, 1)
            x = self.classifier(x)
            return x
    
        def _initialize_weights(self):
            for m in self.modules():
                if isinstance(m, nn.Conv2d):
                    nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu')
                    if m.bias is not None:
                        nn.init.constant_(m.bias, 0)
                elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
                    nn.init.constant_(m.weight, 1)
                    nn.init.constant_(m.bias, 0)
                elif isinstance(m, nn.Linear):
                    nn.init.normal_(m.weight, 0, 0.01)
                    nn.init.constant_(m.bias, 0)
    
    
    def make_layers(cfg, batch_norm=False, in_channels = 3):
        layers = []
        for v in cfg:
            if v == 'M':
                layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)]
            else:
                conv2d = nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=3, padding=1)
                if batch_norm:
                    layers += [conv2d, nn.BatchNorm2d(v), nn.ReLU(inplace=True)]
                else:
                    layers += [conv2d, nn.ReLU(inplace=True)]
                in_channels = v
        return nn.Sequential(*layers)
    # 512,512,3 -> 512,512,64 -> 256,256,64 -> 256,256,128 -> 128,128,128 -> 128,128,256 -> 64,64,256
    # 64,64,512 -> 32,32,512 -> 32,32,512
    cfgs = {
        'D': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 'M']
    }
    
    
    def VGG16(pretrained, in_channels, **kwargs):
        model = VGG(make_layers(cfgs["D"], batch_norm = False, in_channels = in_channels), **kwargs)
        if pretrained:
            state_dict = load_state_dict_from_url("https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth", model_dir="./model_data")
            model.load_state_dict(state_dict)
        
        del model.avgpool
        del model.classifier
        return model
    

    网络结构如下:
    VGG(
    (features): Sequential(
    (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU(inplace=True)
    (2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU(inplace=True)
    (4): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (5): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (6): ReLU(inplace=True)
    (7): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (8): ReLU(inplace=True)
    (9): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (10): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (11): ReLU(inplace=True)
    (12): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (13): ReLU(inplace=True)
    (14): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (15): ReLU(inplace=True)
    (16): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (17): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (18): ReLU(inplace=True)
    (19): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (20): ReLU(inplace=True)
    (21): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (22): ReLU(inplace=True)
    (23): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (24): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (25): ReLU(inplace=True)
    (26): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (27): ReLU(inplace=True)
    (28): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (29): ReLU(inplace=True)
    (30): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    )
    (avgpool): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(7, 7))
    (classifier): Sequential(
    (0): Linear(in_features=25088, out_features=4096, bias=True)
    (1): ReLU(inplace=True)
    (2): Dropout(p=0.5, inplace=False)
    (3): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True)
    (4): ReLU(inplace=True)
    (5): Dropout(p=0.5, inplace=False)
    (6): Linear(in_features=4096, out_features=1000, bias=True)
    )
    )
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    2.unet

    示意图如下,左边的vgg有所调整

    在这里插入图片描述

    完整代码如下:

    import torch
    import torch.nn as nn
    from nets.vgg import VGG16
    
    
    class unetUp(nn.Module):
        def __init__(self, in_size, out_size):
            super(unetUp, self).__init__()
            self.conv1 = nn.Conv2d(in_size, out_size, kernel_size = 3, padding = 1)
            self.conv2 = nn.Conv2d(out_size, out_size, kernel_size = 3, padding = 1)
            self.up = nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor = 2)
            self.relu = nn.ReLU(inplace = True)
    
        def forward(self, inputs1, inputs2):
            outputs = torch.cat([inputs1, self.up(inputs2)], 1)
            outputs = self.conv1(outputs)
            outputs = self.relu(outputs)
            outputs = self.conv2(outputs)
            outputs = self.relu(outputs)
            return outputs
    
    class Unet(nn.Module):
        def __init__(self, num_classes = 21, in_channels = 3, pretrained = False):
            super(Unet, self).__init__()
            self.vgg = VGG16(pretrained = pretrained,in_channels = in_channels)
            in_filters = [192, 384, 768, 1024]
            out_filters = [64, 128, 256, 512]
            # upsampling
            # 64,64,512
            self.up_concat4 = unetUp(in_filters[3], out_filters[3])
            # 128,128,256
            self.up_concat3 = unetUp(in_filters[2], out_filters[2])
            # 256,256,128
            self.up_concat2 = unetUp(in_filters[1], out_filters[1])
            # 512,512,64
            self.up_concat1 = unetUp(in_filters[0], out_filters[0])
    
            # final conv (without any concat)
            self.final = nn.Conv2d(out_filters[0], num_classes, 1)
    
        def forward(self, inputs):
            feat1 = self.vgg.features[  :4 ](inputs)
            feat2 = self.vgg.features[4 :9 ](feat1)
            feat3 = self.vgg.features[9 :16](feat2)
            feat4 = self.vgg.features[16:23](feat3)
            feat5 = self.vgg.features[23:-1](feat4)
    
            up4 = self.up_concat4(feat4, feat5)
            up3 = self.up_concat3(feat3, up4)
            up2 = self.up_concat2(feat2, up3)
            up1 = self.up_concat1(feat1, up2)
    
            final = self.final(up1)
            
            return final
    
        def _initialize_weights(self, *stages):
            for modules in stages:
                for module in modules.modules():
                    if isinstance(module, nn.Conv2d):
                        nn.init.kaiming_normal_(module.weight)
                        if module.bias is not None:
                            module.bias.data.zero_()
                    elif isinstance(module, nn.BatchNorm2d):
                        module.weight.data.fill_(1)
                        module.bias.data.zero_()
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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  • 从GitHub搬运过来的资料
  • Unet代码试运行

    万次阅读 热门讨论 2018-09-16 18:03:57
    研一刚开始,最近要用到FCN的网络结构,所以决定先跑通Unet代码,其中发现了各种各样的错误,踩了超级多的坑。此贴记录下第一次运行的过程,并且希望后来者能避免一些错误。 GitHub代码下载 GitHub下载地址...

    研一刚开始,最近要用到FCN的网络结构,所以决定先跑通Unet代码,其中发现了各种各样的错误,踩了超级多的坑。此贴记录下第一次运行的过程,并且希望后来者能避免一些错误。

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    GitHub下载地址https://github.com/zhixuhao/unet

    解压压缩包的内容

    data/membrane/train是训练集;

    data/membrane/test是测试集,因为是运行过预测代码的结果,所以该文件夹里的0_predict是预测出来的结果。

    data.py里定义了加载数据的函数,model.py定义了unet模型结构,main.py是主文件训练并且预测把预测结果保存下来。

    试运行

    在spyder中打开data.py,运行;

    打开model.py,运行;

    打开main.py,运行。

    出错及错误修正

    1

    将main.py中#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"去掉#

    原因可能是因为我的笔记本有集显和独显

    2

    UserWarning: Update your Model call to the Keras 2 API: Model(inputs=[<tf.Tenso..., outputs=[<tf.Tenso...)  model = Model(output = [conv10],inputs = [input_s])

    原因是我电脑上装的keras版本是2.0,源代码是早期的版本,将model.py中的

    model = Model(input = input_s,output = conv10)改为

    model = Model(output = [conv10],inputs = [input_s])

    3

    此时还有一个错误merge will be removed after 2017/03大概是这样具体忘记了,这出错误是因为keras2.0中修改了API,解决方法是在model.py中将

    merge6 = merge([drop4,up6], mode = 'concat', concat_axis = 3)改为

    merge6 = concatenate([drop4,up6],axis = 3),同理将代码中的所有merge的格式改写。

    保存,再次运行model.py.

    4

    运行main.py,再次报错如下

    OSError: broken data stream when reading image file

    修正这个错误,在data.py中

    最开头导入包的位置加上

    from PIL import Image,ImageFileImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES=True

     

    在我的电脑上只发生了这几处错误,再次运行main.py就开始训练过程了。

    运行

    在训练的过程中,训练了几轮后,loss在0.5左右,acc在0.7左右,以很慢的速度下降,训练了239/300的时候

    239/300 [======================>.......] - ETA: 777s - loss: 0.3776 - acc: 0.8164

    249/300 [=======================>......] - ETA: 649s - loss: 0.3752 - acc: 0.8185

    269/300 [==========================>...] - ETA: 368s - loss: 0.3702 - acc: 0.8227

    279/300 [==========================>...] - ETA: 266s - loss: 0.3686 - acc: 0.8240

    289/300 [===========================>..] - ETA: 139s - loss: 0.3663 - acc: 0.8261

    299/300 [============================>.] - ETA: 12s - loss: 0.3638 - acc: 0.8280 

     

    在预测的过程中

    1/30 [===============>.....]

    12/30 [===============>.....]

    20/30 [===============>.....]运行正常

    21/30 [===============>.....]出现了错误如下

    exception in thread Thread-63

    意思是内存溢出,应该是我的内存太小只能放下预测出的20张预测结果的数据,第21张放不下了。

    修改main.py文件中的results = model.predict_generator(testGene,30,verbose=1),将30改为20。

    运行成功,保存成功。

    代码解析

    详解main.py中的代码

    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

    调用英伟达独显,我的电脑有集显和独显两块显卡。

    训练部分

    data_gen_args=dict(rotation_range=0.2,width_shift_range=0.05,height_shift_range=0.05,                    shear_range=0.05,zoom_range=0.05,  horizontal_flip=True, fill_mode='nearest')

    不知道什么意思。

    myGene = trainGenerator(2,'data/membrane/train','image','label',data_gen_args,save_to_dir = None)

    myGene是训练数据,'data/membrane/train'文件夹下,image文件夹存放训练图片,label文件夹存放训练图片的标签(也是图片形式),本示例中的图片形式都是.png

    model = unet()载入模型结构

    model_checkpoint = ModelCheckpoint('unet_membrane.hdf5', monitor='loss',verbose=1, save_best_only=True)

    这一行是载入他人训练得到的模型及权重,这是keras的断点训练属性,unet_membrane.hdf5是他人保存的模型及权重,他人用model.save('unet_membrane.hdf5')保存得到该文件。

    model.fit_generator(myGene,steps_per_epoch=300,epochs=1,callbacks=[model_checkpoint])

    将训练集放到载入预权重的模型训练,steps_per_epoch=300表示一共分为300份,epochs=1表示一次训练1份。

    预测部分

    testGene = testGenerator("data/membrane/test")读入测试集原始图像。

    results = model.predict_generator(testGene,20,verbose=1)  使用模型预测,在`test`文件夹中有编号0--29的30张图像,代码中20的意思是预测0--19这20张图像。

    saveResult("data/membrane/test",results) 将结果保存到data/membrane/test路径中。

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