图像分隔U-Net原理及Pytorch实现

follow this video: https://www.youtube.com/watch?v=IHq1t7NxS8k

paper: https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf

介绍

一个较老经典的模型，最初是生物医学图像而开发的，后面在许多图像分割Image Segmentation任务都有良好的表现

结构

全都在这张图里了

好对称啊，Encode-Decode

(1) Encode

Encode由卷积操作和下采样操作组成，论文中的所用的卷积结构统一为 3x3 的卷积核， padding=0, stride=1，没有padding所以每次卷积之后feature map的 H 和 W 都会减2.

但在像Residual中，使用padding来 res(x) 和 x 尺寸相同，方便相加

• 3 1 0，W和H - 2
• 3 1 1，W和H 不变

(2) Decode

feature经过Decode恢复原始分辨率，该过程除了卷积还有upsampling和skip-connection

Upsamping上采样常用的有2种：反卷积 和 插值，论文用的反卷积（有博客写论文中用的插值，但是我看是用的反卷积啊，是不是论文有修改呢）

一个细节

论文中为了更好地处理图像的边界像素，给输入加上镜像的圈

那么这个边的宽度多少好呢？

一个比较好的策略是通过感受野来确定

因为有效卷积是会降低Feature Map分辨率的，但是我们希望 512x512的图像的边界点能够保留到最后一层Feature Map。所以我们需要通过加边的操作增加图像的分辨率，增加的尺寸即是感受野的大小，也就是说每条边界增加感受野的一半作为镜像边。

根据图1中所示的压缩路径的网络架构，我们可以计算其感受野：

这就是为什么U-Net的输入数据是572x572

疑问：每一次不是都可以设置padding吗，padding不就是为了处理边界情况的吗(菜鸡落泪

其他

U型结构也启发了后面很多算法，比如CycleGAN的generator就是用的U-Net.

参考链接：

1. https://juejin.cn/post/6844903924999127047

2. https://zhuanlan.zhihu.com/p/43927696

原文：https://www.cnblogs.com/lfri/p/14854207.html