这篇文章给大家介绍如何分析Pytorch中UNet网络结构以及代码编写，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
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Windows环境开发，环境情况如下：
开发环境：Windows
开发语言：Python3.7.4
框架版本：Pytorch2.3.0
CUDA：10.2
cuDNN：7.6.0
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
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。
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。
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。
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。
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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)) ) )
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