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pytorch快速入门与实战——三、Unet实现

westfallon 2022-03-14 阅读 81
pytorch深度学习UNet

续上文8.4章节

Unet实现

1 前期准备

1.1 torch安装

pytorch安装自行解决

1.2 数据集准备

我的是自己模拟的数据，所有数据一共是1600对(inputs,labels)，训练集与测试集是9:1抽取的。
我的输入大小为120*240，label大小为256*256.

1.3 网络结构骨架

backbone是Unet，根据自己需求再变。不是改自己网络，而是自己加个卷积适应自己的输入输出。
先down一个基础的Unet图。基于此来修改。
在这里插入图片描述

1.4 数据分析、完善网络

【具体的size和channel没所谓的，都是可以直接设置的，怎么设置在实现里面说，这里只说流程】
图中input的size是572x572x1，而我的size是120x240x1，我选择在Unet之前加一个卷积层以让我的输入成为方形120x120x1，为了后续计算方便，通过padding（直接padding或者通过卷积都可以）变成128x128x1。接下来就是常规Unet操作，所以我的网络结构图为：
在这里插入图片描述
可以看到整个变化过程：具体如何变在实现中说明（一张破图一下午，骂骂咧咧ing）

120x240x1--卷积-->120x120x1--卷积-->128x128x1--卷积-->128x128x32
--池化-->64x64x32--卷积-->64x64x64
--池化-->32x32x64--卷积-->32x32x128
--池化-->16x16x128--卷积-->16x16x256
--池化-->8x8x256--卷积-->8x8x512--上采样-->16x16x256
--通道拼接-->16x16x512--反卷积-->16x16x256--上采样-->32x32x128
--通道拼接-->32x32x256--反卷积-->32x32x128--上采样-->64x64x64
--通道拼接-->64x64x128--反卷积-->64x64x64--上采样-->128x128x32
--通道拼接-->128x128x64--反卷积-->128x128x32--上采样-->256x256x16
（注意我左边是128开始的，所以没法拼接了，网络结构并不是严格对称的）
--1x1卷积核代替全连接-->256x256x1

2.网络实现

2.1 相关知识

  1. 首先我们要知道卷积的计算公式：
  1. 以及反卷积的计算公式：
  1. 通道channel

说一下我的理解：

2.2 代码实现：

emmmm还是由浅入深地讲解吧：网络的整体代码放在文章最后。
首先导入torch包：

import torch
import torch.nn as nn

然后设计我的网络AdUNet，编写成类，该类继承nn.module。
主要重写两个方法：初始化__init__和参数回传forward

在此之前，为了提高代码复用性，将重复出现的双层卷积设计成一个函数，方便代码复用：
在这里插入图片描述

def double_conv(in_channels, out_channels):  # 双层卷积模型，神经网络最基本的框架
    return nn.Sequential(
        nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, padding=1),
        nn.BatchNorm2d(out_channels),  # 加入Bn层提高网络泛化能力（防止过拟合），加收敛速度
        nn.ReLU(inplace=True),
        nn.Conv2d(out_channels, out_channels, 3, padding=1),  # 3指kernel_size，即卷积核3*3
        nn.BatchNorm2d(out_channels),
        nn.ReLU(inplace=True)
    )

OK，开始。

2.2.1 初始化方法__init__()：

  1. 输入适配层
    首先自主设计让输入适应网络的卷积层adnet放入网络AdUNet的类里，将输入1x120x240卷积为方形1x120x120，利用pytorch自带的卷积核方法Conv2d来实现：
    在这里插入图片描述
self.adnet = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=(2, 1), padding=0, stride=(2, 1)),
            nn.BatchNorm2d(1),  # 加入Bn层提高网络泛化能力（防止过拟合），加收敛速度
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=3, padding=5, stride=1),
            nn.BatchNorm2d(1),  # 加入Bn层提高网络泛化能力（防止过拟合），加收敛速度
            nn.ReLU(inplace=True)
        )
  1. 4个下采样时的卷积层+一个底层的卷积层
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述
        self.dconv_down0 = double_conv(1, 32)
        self.dconv_down1 = double_conv(32, 64)
        self.dconv_down2 = double_conv(64, 128)
        self.dconv_down3 = double_conv(128, 256)
        self.dconv_down4 = double_conv(256, 512)
  1. 最大池化层
    在这里插入图片描述
self.maxpool = nn.MaxPool2d(2)
  1. 4个上采样时的卷积层
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
        self.dconv_up3 = double_conv(256 + 256, 256)
        self.dconv_up2 = double_conv(128 + 128, 128)
        self.dconv_up1 = double_conv(64 + 64, 64)
        self.dconv_up0 = double_conv(64, 32)
  1. 5个上采样
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述
        self.upsample4 = nn.ConvTranspose2d(512, 256, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1)
        self.upsample3 = nn.ConvTranspose2d(256, 128, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1)
        self.upsample2 = nn.ConvTranspose2d(128, 64, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1)
        self.upsample1 = nn.ConvTranspose2d(64, 32, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1)
        self.upsample0 = nn.ConvTranspose2d(16, 8, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1)
  1. 代替全连接层的1x1卷积层
    在这里插入图片描述
        self.conv_last = nn.Conv2d(16, 1, 1)

2.2.2 参数回传方法forward()：

按照上图的网络结构将他们拼接起来！就OK了！
哦对，别忘了concat。
为什么不把下采样和上采样的那个重复模块写在一起呢？就是因为我不想传参，因为前面下采样的时候要在pool池之前保留值留给上采样的时候concat，所以就单独写了。concat操作也简单，看看代码就懂了，没什么难点。

    def forward(self, x):
        # reshape
        x = self.adnet(x)  # 1x128x128

        # encode
        conv0 = self.dconv_down0(x)  # 32x128x128
        x = self.maxpool(conv0)  # 32x64x64

        conv1 = self.dconv_down1(x)  # 64x64x64
        x = self.maxpool(conv1)  # 64x32x32

        conv2 = self.dconv_down2(x)  # 128x32x32
        x = self.maxpool(conv2)  # 128x16x16

        conv3 = self.dconv_down3(x)  # 256x16x16
        x = self.maxpool(conv3)  # 256x8x8

        x = self.dconv_down4(x)  # 512x8x8

        # decode
        x = self.upsample4(x)  # 256x16x16
        # 因为使用了3*3卷积核和 padding=1 的组合，所以卷积过程图像尺寸不发生改变，所以省去了crop操作！
        x = torch.cat([x, conv3], dim=1)  # 512x16x16

        x = self.dconv_up3(x)  # 256x16x16
        x = self.upsample3(x)  # 128x32x32
        x = torch.cat([x, conv2], dim=1)  # 256x32x32

        x = self.dconv_up2(x)  # 128x32x32
        x = self.upsample2(x)  # 64x64x64
        x = torch.cat([x, conv1], dim=1)  # 128x64x64

        x = self.dconv_up1(x)  # 64x64x64
        x = self.upsample1(x)  # 32x128x128
        x = torch.cat([x, conv0], dim=1)  # 64x128x128

        x = self.dconv_up0(x)  # 32x128x128
        x = self.upsample0(x)   # 16x256x256

        out = self.conv_last(x)  # 1x256x256

        return out

2.2.3 语义分割实现流程

很遗憾地说，网络的结构虽然实现了，但是距离我们的目标还有一些路，但是还好，这个网络是确确实实可以用的，只要加载数据训练就可以得出结果，甚至可以随机生成一些矩阵当做图像来进行训练。
这里简单说一下流程，预感细节不少，详细实现下篇再说：pytorch快速入门与实战——四、网络训练与测试
训练：

验证：

测试：

2.2.4 整合！（网络完整代码）

import torch
import torch.nn as nn


def double_conv(in_channels, out_channels):  # 双层卷积模型，神经网络最基本的框架
    return nn.Sequential(
        nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, padding=1),
        nn.BatchNorm2d(out_channels),  # 加入Bn层提高网络泛化能力（防止过拟合），加收敛速度
        nn.ReLU(inplace=True),
        nn.Conv2d(out_channels, out_channels, 3, padding=1),  # 3指kernel_size，即卷积核3*3
        nn.BatchNorm2d(out_channels),
        nn.ReLU(inplace=True)
    )


class UpSample(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, output_padding):
        super(UpSample, self).__init__()
        self.up = nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=2, padding=1)
        self.conv_relu = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding),
            nn.BatchNorm2d(num_features=out_channels),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding),
            nn.BatchNorm2d(num_features=out_channels),
            nn.ReLU(),
        )

    def forward(self, x, y):
        x = self.up(x)
        x1 = torch.cat((x, y), dim=0)
        x1 = self.conv_relu(x1)
        return x1 + x


class AdUNet(nn.Module):

    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.adnet = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 1, (2, 1), padding=0, stride=(2, 1)),
            nn.BatchNorm2d(1),  # 加入Bn层提高网络泛化能力（防止过拟合），加收敛速度
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=3, padding=5, stride=1),
            nn.BatchNorm2d(1),  # 加入Bn层提高网络泛化能力（防止过拟合），加收敛速度
            nn.ReLU(inplace=True)
        )

        self.dconv_down0 = double_conv(1, 32)
        self.dconv_down1 = double_conv(32, 64)
        self.dconv_down2 = double_conv(64, 128)
        self.dconv_down3 = double_conv(128, 256)
        self.dconv_down4 = double_conv(256, 512)

        self.maxpool = nn.MaxPool2d(2)
        # self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True)
        self.upsample3 = nn.ConvTranspose2d(512, 256, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1)
        self.upsample2 = nn.ConvTranspose2d(256, 128, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1)
        self.upsample1 = nn.ConvTranspose2d(128, 64, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1)
        self.upsample0 = nn.ConvTranspose2d(64, 32, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1)
        self.upsample = nn.ConvTranspose2d(16, 8, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1)

        self.dconv_up3 = double_conv(256 + 256, 256)
        self.dconv_up2 = double_conv(128 + 128, 128)
        self.dconv_up1 = double_conv(64 + 64, 64)
        self.dconv_up0 = double_conv(64, 32)

        self.conv_last = nn.Conv2d(16, 1, 1)

    def forward(self, x):
        # reshape
        x = self.adnet(x)  # 1x128x128

        # encode
        conv0 = self.dconv_down0(x)  # 32x128x128
        x = self.maxpool(conv0)  # 32x64x64

        conv1 = self.dconv_down1(x)  # 64x64x64
        x = self.maxpool(conv1)  # 64x32x32

        conv2 = self.dconv_down2(x)  # 128x32x32
        x = self.maxpool(conv2)  # 128x16x16

        conv3 = self.dconv_down3(x)  # 256x16x16
        x = self.maxpool(conv3)  # 256x8x8

        x = self.dconv_down4(x)  # 512x8x8

        # decode
        x = self.upsample3(x)  # 256x16x16
        # 因为使用了3*3卷积核和 padding=1 的组合，所以卷积过程图像尺寸不发生改变，所以省去了crop操作！
        x = torch.cat([x, conv3], dim=1)  # 512x16x16

        x = self.dconv_up3(x)  # 256x16x16
        x = self.upsample2(x)  # 128x32x32
        x = torch.cat([x, conv2], dim=1)  # 256x32x32

        x = self.dconv_up2(x)  # 128x32x32
        x = self.upsample1(x)  # 64x64x64
        x = torch.cat([x, conv1], dim=1)  # 128x64x64

        x = self.dconv_up1(x)  # 64x64x64
        x = self.upsample0(x)  # 32x128x128
        x = torch.cat([x, conv0], dim=1)  # 64x128x128

        x = self.dconv_up0(x)  # 32x128x128
        x = self.upsample(x)   # 16x256x256

        out = self.conv_last(x)  # 1x256x256

        return out
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