网络结构

U-net是MICCAI2015的专门针对医学影像分割设计的网络结构，直到今天还是很好用，效果任然很好。网络的左半部分是Encode
部分，此部分将输入图像逐步下采样得到高层的语义信息。右半部分是Decoder部分，将Encode提取的语义特征逐步恢复为原始图像的尺寸，中间是跳跃连接，将下采样过程中提取到的不同level的特征加入到Decoder中，得到更好的分割结果。

数据集介绍

数据集使用的是ISBI细胞分割数据集，训练集总共就三十张图像，少的可怜，U-net比其他网络强大的地方就在此，小数据集上也能得到很不错的结果。

应该是将细胞边界给分割出来。

U-net网络代码：

# !/usr/bin/python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:WeiFeng Liu
# @Time: 2021/12/9 下午12:58import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass DoubleConv(nn.Module):"""unet的编码器中，每一个level都会有两层卷积和Relu"""def __init__(self, in_channels, out_channels):super(DoubleConv,self).__init__()self.double_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.double_conv(x)class downsample(nn.Module):"""下采样  maxpool + DoubleConv"""def __init__(self, in_channels, out_channels):super(downsample,self).__init__()self.maxpool_conv = nn.Sequential(nn.MaxPool2d(2),#feature map 减半DoubleConv(in_channels,out_channels),)def forward(self, x):return self.maxpool_conv(x)class upsample(nn.Module):"""upsample,  使用双线性插值或者反卷积"""def __init__(self, in_channels,out_channels,bilinear = True):super(upsample,self).__init__()if bilinear:self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear',align_corners=True)else:self.upsample = nn.ConvTranspose2d(in_channels//2, out_channels//2,kernel_size=2,stride=2)self.conv = DoubleConv(in_channels,out_channels)def forward(self,x1,x2):""":param x1: decoder feature:param x2: encoder feature:return:"""x1 = self.upsample(x1)diff_y = torch.tensor([x2.size()[2] - x1.size()[2]])diff_x = torch.tensor([x2.size()[3] - x1.size()[3]])#将x1与x2的特征图对齐后concatx1 = F.pad(x1, [diff_x//2,diff_x - diff_x//2,diff_y//2,diff_y - diff_y // 2])x = torch.cat([x2,x1],dim=1)return self.conv(x)class output_conv(nn.Module):def __init__(self,in_channels,out_channels):super(output_conv, self).__init__()self.conv = nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=1)def forward(self,x):return self.conv(x)class UNET(nn.Module):def __init__(self,n_channels,n_classes,bilinear = True):""":param n_channels: input channel:param n_classes: segmentation classes:param bilinear: upsample tpye"""super(UNET,self).__init__()self.n_channels = n_channelsself.n_classes = n_classesself.bilinear = bilinearself.init = DoubleConv(n_channels,64)self.downsample1 = downsample(64,128)self.downsample2 = downsample(128,256)self.downsample3 = downsample(256,512)self.downsample4 = downsample(512,512)self.upsample1 = upsample(1024,256,bilinear)self.upsample2 = upsample(512,128,bilinear)self.upsample3 = upsample(256,64,bilinear)self.upsample4 = upsample(128,64,bilinear)self.outconv = output_conv(64,n_classes)def forward(self,x):x1 = self.init(x)x2 = self.downsample1(x1)x3 = self.downsample2(x2)x4 = self.downsample3(x3)x5 = self.downsample4(x4)x = self.upsample1(x5,x4)x = self.upsample2(x, x3)x = self.upsample3(x,x2)x = self.upsample4(x, x1)res = self.outconv(x)return res

完整训练代码和数据可以去我的github上面下载：https://github.com/SPECTRELWF/Semantic-Segmentation
个人主页：liuweifeng.top:8090

测试结果：

三十张图像训练30个epoch得到的结果，还是很好的。

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