语义分割网络Unet
参考UNET-2015
网络结构
如上图,Unet 网络结构是对称的,形似英文字母 U 所以被称为 Unet。整张图都是由蓝/白色框与各种颜色的箭头组成,其中,蓝/白色框表示 feature map;蓝色箭头表示 3x3 卷积,用于特征提取;灰色箭头表示 skip-connection,用于特征融合;红色箭头表示池化 pooling,用于降低维度;绿色箭头表示上采样 upsample,用于恢复维度;青色箭头表示 1x1 卷积,用于输出结果。
Encoder
Encoder 由卷积操作和下采样操作组成,文中所用的卷积结构统一为 3x3 的卷积核,padding 为 0 ,striding 为 1。没有 padding 所以每次卷积之后 feature map 的 H 和 W 变小了,在 skip-connection 时要注意 feature map 的维度(其实也可以将 padding 设置为 1 避免维度不对应问题),pytorch 代码:
nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3),nn.BatchNorm2d(out_channels),nn.ReLU(inplace=True))
上述的两次卷积之后是一个 stride 为 2 的 max pooling,输出大小变为 1/2 *(H, W):
pytorch 代码:
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
上面的步骤重复 5 次,最后一次没有 max-pooling,直接将得到的 feature map 送入 Decoder。
Decoder
feature map 经过 Decoder 恢复原始分辨率,该过程除了卷积比较关键的步骤就是 upsampling 与 skip-connection。
Upsampling 上采样常用的方式有两种:1. FCN中介绍的反卷积;2. 插值。这里介绍文中使用的插值方式。在插值实现方式中,bilinear 双线性插值的综合表现较好也较为常见 。
双线性插值的计算过程没有需要学习的参数,实际就是套公式,举个例子方便大家理解(例子介绍的是参数 align_corners 为 Fasle 的情况)。
import torch
import numpy as np
import torch.nn as nnsrc = torch.Tensor(np.asarray([[[[10, 20], [30, 40]]]]))
print('src: ', src)
up = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=False)
print('dst: ', up(src))
# 结果
src: tensor([[[[10., 20.],[30., 40.]]]])
dst: tensor([[[[10.0000, 12.5000, 17.5000, 20.0000],[15.0000, 17.5000, 22.5000, 25.0000],[25.0000, 27.5000, 32.5000, 35.0000],[30.0000, 32.5000, 37.5000, 40.0000]]]])
例子中是将一个 2x2 的矩阵通过插值的方式得到 4x4 的矩阵,那么将 2x2 的矩阵称为源矩阵,4x4 的矩阵称为目标矩阵。双线性插值中,目标点的值是由离他最近的 4 个点的值计算得到的,我们首先介绍如何找到目标点周围的 4 个点,以 P2 为例。
第一个公式,目标矩阵到源矩阵的坐标映射:
为了找到那 4 个点,首先要找到目标点在源矩阵中的相对位置,上面的公式就是用来算这个的。P2 在目标矩阵中的坐标是 (0, 1),对应到源矩阵中的坐标就是 (-0.25, 0.25)。坐标里面居然有小数跟负数,不急我们一个一个来处理。我们知道双线性插值是从坐标周围的 4 个点来计算该坐标的值,(-0.25, 0.25) 这个点周围的 4 个点是(-1, 0), (-1, 1), (0, 0), (0, 1)。为了找到负数坐标点,我们将源矩阵扩展为下面的形式,中间红色的部分为源矩阵。
我们规定 f(i, j) 表示 (i, j)坐标点处的像素值,对于计算出来的对应的坐标,我们统一写成 (i+u, j+v) 的形式。那么这时 i=-1, u=0.75, j=0, v=0.25。把这 4 个点单独画出来,可以看到目标点 P2 对应到源矩阵中的相对位置。
第二个公式,也是最后一个。
目标点的像素值就是周围 4 个点像素值的加权和,明显可以看出离得近的权值比较大例如 (0, 0) 点的权值就是 0.75x0.75,离得远的如 (-1, 1) 权值就比较小,为 0.25x0.25,这也比较符合常理吧。把值带入计算就可以得到 P2 点的值了,结果是 12.5 与代码吻合上了.
CNN 网络要想获得好效果,skip-connection 基本必不可少。Unet 中这一关键步骤融合了底层信息的位置信息与深层特征的语义信息,pytorch 代码:
torch.cat([low_layer_features, deep_layer_features], dim=1)
这里需要注意的是,FCN 中深层信息与浅层信息融合是通过对应像素相加的方式,而 Unet 是通过拼接的方式。
那么这两者有什么区别呢,其实 在 ResNet 与 DenseNet 中也有一样的区别,Resnet 使用了对应值相加,DenseNet 使用了拼接。个人理解在相加的方式下,feature map 的维度没有变化,但每个维度都包含了更多特征,对于普通的分类任务这种不需要从 feature map 复原到原始分辨率的任务来说,这是一个高效的选择;而拼接则保留了更多的维度/位置 信息,这使得后面的 layer 可以在浅层特征与深层特征自由选择,这对语义分割任务来说更有优势。
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2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57