感谢Intel提供这一次机会，我能够很幸运的参与进来，并且提高自己的编程技术。
在这次比赛的题目是：
预期解决方案：：
1. 使用英特尔® AI 分析工具套件中的适当组件开发一个深度学习模型，用于准确、快速检测并对道路上的对象进行分割。：
2. 使用包括挑战赛指定的真实场景（如各种天气条件、光线条件和道路环境）的数据集测试模型。：
3. 尝试进行模型优化，以实现低延迟，以支持自动驾驶车辆进行实时对象检测。：
4. 鼓励参赛团队使用英特尔CPU或英特尔GPU完成项目。
下面我介绍一下我的工作内容。
一. 模型介绍
Unet是一种用于图像分割的卷积神经网络，它在医学图像分割领域得到了广泛的应用。
Unet的网络结构由对称的编码器和解码器组成，其中编码器通过卷积和池化操作逐渐降低特征图的分辨率，提取图像的高层次特征；解码器则通过上采样和卷积操作逐渐恢复特征图的分辨率，并将编码器提取的特征与解码器的输出进行拼接，从而生成最终的分割结果。Unet还引入了跳跃连接（skip connection）机制，使得解码器能够直接利用编码器中的低层次特征，从而提高分割效果。
以下是使用Pytorch实现Unet的示例代码：
import torch
import torch.nn as nn
class DoubleConv(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super().__init__()
self.conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(out_channels),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(out_channels),
nn.ReLU(inplace=True)
)
def forward(self, x):
return self.conv(x)
class Unet(nn.Module):
def __init__(self, in_channels=3, out_channels=1, features=[64, 128, 256, 512]):
super().__init__()
self.ups = nn.ModuleList()
self.downs = nn.ModuleList()
self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
# 编码器
for feature in features:
self.downs.append(DoubleConv(in_channels, feature))
in_channels = feature
# 解码器
for feature in reversed(features):
self.ups.append(nn.ConvTranspose2d(feature*2, feature, kernel_size=2, stride=2))
self.ups.append(DoubleConv(feature*2, feature))
self.bottleneck = DoubleConv(features[-1], features[-1]*2)
self.final_conv = nn.Conv2d(features[0], out_channels, kernel_size=1)
def forward(self, x):
skip_connections = []
for down in self.downs:
x = down(x)
skip_connections.append(x)
x = self.pool(x)
x = self.bottleneck(x)
skip_connections = skip_connections[::-1]
for idx in range(0, len(self.ups), 2):
x = self.ups[idx](x)
skip_connection = skip_connections[idx//2]
if x.shape != skip_connection.shape:
x = nn.functional.interpolate(x, size=skip_connection.shape[2:], mode='bilinear', align_corners=True)
concat_skip = torch.cat((skip_connection, x), dim=1)
x = self.ups[idx+1](concat_skip)
return self.final_conv(x)
二. 数据集介绍
Cityscapes数据集是一个用于场景理解的开放式数据集，其中包含来自德国50个城市的精细注释图像。该数据集包含大量的高分辨率图像，以及像汽车、行人、建筑物等多种对象。
三. 我的创新之处。
引入跳跃连接机制：Unet引入了跳跃连接（skip connection）机制，使得解码器能够直接利用编码器中的低层次特征，从而提高分割效果。
使用更多的数据增强方法：在cityscapes数据集上进行图像分割任务时，Unet使用了更多的数据增强方法，如随机水平翻转、随机缩放、随机裁剪等，从而提高了模型的泛化能力。
使用更多的特征通道数：Unet在cityscapes数据集上使用了更多的特征通道数，从而增加了模型的表达能力。
使用更深的网络结构：Unet在cityscapes数据集上使用了更深的网络结构，从而增加了模型的容量和表达能力。
在模型训练方面，使用了数据增强技术，如随机裁剪、旋转和翻转等。同时，采用了交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器进行模型训练。
模型分割效果良好，在正常光照条件下测试如下：
四．英特尔架构使用。
我在本次比赛中，第一次学会使用了Intel的ai 套件结构分析，对于模型的训练加速起到了很大的帮助。
总的来说，Unet是一种高效准确的图像分割模型，它在Cityscapes数据集上表现出色。再一次感谢Intel主办方提供的这一次机会，我学到了很多，我也学会了很多。
