【PyTorch 实战2：UNet 分类模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现（详细代码实现）

UNet网络详解及PyTorch实现

一、UNet网络原理

  U-Net，自2015年诞生以来，便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。作为FCN的一种变体，U-Net凭借其Encoder-Decoder的精巧结构，不仅在医学图像分析中大放异彩，更在卫星图像分割、工业瑕疵检测等多个领域展现出强大的应用能力。UNet是一种常用于图像分割的卷积神经网络架构，其特点在于其U型结构，包括一个收缩路径（下采样）和一个扩展路径（上采样）。这种结构使得UNet能够在捕获上下文信息的同时，也能精确地定位到目标边界。

• 收缩路径（编码器Encoder）：通过连续的卷积和池化操作，逐步减小特征图的尺寸，从而捕获到图像的上下文信息。

• 扩展路径（解码器Decoder）：通过上采样操作逐步恢复特征图的尺寸，并与收缩路径中对应尺度的特征图进行拼接（concatenate），以融合不同尺度的特征信息。

• 跳跃连接：UNet中的跳跃连接使得扩展路径能够利用到收缩路径中的高分辨率特征，从而提高了分割的精度。

• 输出层：UNet的输出层通常是一个1x1的卷积层，用于将特征图转换为与输入图像相同尺寸的分割图。

二、基于PyTorch的UNet实现

  下面是一个简单的基于PyTorch的UNet实现，用于图像分割任务。(环境安装可以看我往期博客)

import torch  
import torch.nn as nn  
import torch.nn.functional as F  
  
class DoubleConv(nn.Module):  
    """(convolution => [BN] => ReLU) * 2"""  
  
    def __init__(self, in_channels, out_channels):  
        super(DoubleConv, self).__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, n_channels, n_classes, bilinear=True):  
        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 = DoubleConv(64, 128)  
        self.down2 = DoubleConv(128, 256)  
        self.down3 = DoubleConv(256, 512)  
        factor = 2 if bilinear else 1  
        self.down4 = DoubleConv(512, 1024 // factor)  
        self.up1 = nn.ConvTranspose2d(1024 // factor, 512 // factor, kernel_size=2, stride=2)  
        self.up2 = nn.ConvTranspose2d(512 // factor, 256 // factor, kernel_size=2, stride=2)  
        self.up3 = nn.ConvTranspose2d(256 // factor, 128 // factor, kernel_size=2, stride=2)  
        self.up4 = nn.ConvTranspose2d(128, 64, kernel_size=2, stride=2)  
        self.outc = nn.Conv2d(64, n_classes, kernel_size=1)  
  
    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

三、训练与推理的完整代码

  首先，我们需要准备数据集、定义损失函数和优化器，然后编写训练循环。

python
import torch  
import torch.nn as nn  
import torch.optim as optim  
from torch.utils.data import DataLoader  
from torchvision import transforms, datasets  
from unet_model import UNet  # 假设UNet定义在unet_model.py文件中  
  
# 设定超参数  
num_epochs = 10  
learning_rate = 0.001  
batch_size = 4  
  
# 数据预处理  
transform = transforms.Compose([  
    transforms.Resize((256, 256)),  
    transforms.ToTensor(),  
    transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5])  
])  
  
# 加载训练集  
train_dataset = datasets.ImageFolder(root='path_to_train_dataset', transform=transform)  
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)  
  
# 定义模型、损失函数和优化器  
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')  
num_classes = len(train_dataset.classes)  # 根据数据集确定类别数  
model = UNet(n_channels=3, n_classes=num_classes).to(device)  
criterion = nn.CrossEntropyLoss()  
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)  
  
# 训练循环  
for epoch in range(num_epochs):  
    model.train()  # 设置模型为训练模式  
    running_loss = 0.0  
    for i, data in enumerate(train_loader):  
        inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)  
          
        optimizer.zero_grad()  # 梯度清零  
        outputs = model(inputs)  # 前向传播  
        loss = criterion(outputs, labels)  # 计算损失  
        loss.backward()  # 反向传播  
        optimizer.step()  # 更新权重  
          
        running_loss += loss.item() * inputs.size(0)  
      
    epoch_loss = running_loss / len(train_loader.dataset)  
    print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {epoch_loss:.4f}')  
  
# 保存模型  
torch.save(model.state_dict(), 'unet_model.pth')
推理

在推理阶段，我们加载已训练好的模型，并对测试集或单个图像进行预测。

python
# 加载模型  
model.load_state_dict(torch.load('unet_model.pth'))  
model.eval()  # 设置模型为评估模式  
  
# 如果需要，准备测试集  
test_dataset = datasets.ImageFolder(root='path_to_test_dataset', transform=transform)  
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)  
  
# 对测试集进行推理  
with torch.no_grad():  
    for inputs, _ in test_loader:  
        inputs = inputs.to(device)  
        outputs = model(inputs)  
        _, predicted = torch.max(outputs, 1)  
        # 可以将predicted保存为文件或进行其他处理  
  
# 对单个图像进行推理  
image_path = 'path_to_single_image.png'  
image = Image.open(image_path).convert('RGB')  # 确保是RGB格式  
image = transform(image).unsqueeze(0).to(device)  # 对图像进行预处理并添加到batch维度  
  
with torch.no_grad():  
    prediction = model(image)  
    _, predicted = torch.max(prediction, 1)  
    predicted_class = train_dataset.classes[predicted.item()]  # 获取预测的类别名  
    # 可以将predicted保存为文件或进行可视化
这里我假设你已经有了适当的训练和测试数据集，并且它们已经被组织成了ImageFolder可以理解的格式（即每个类别的图像都在一个单独的子文件夹中）。此外，代码中的transform可能需要根据你的具体数据集进行调整。

  在推理阶段，我们使用torch.max来找出每个图像最有可能的类别，并通过predicted_class变量打印或返回该类别。对于测试集，你可能希望将预测结果保存为文件，以便后续分析或可视化。对于单个图像，你可以直接进行可视化或将其保存为带有分割结果的图像。

四、总结

  我们详细介绍了如何使用PyTorch实现并训练一个U-Net模型，以及如何在训练和推理阶段使用它。首先，我们定义了一个U-Net模型的结构，该结构通过下采样路径捕获上下文信息，并通过上采样路径精确定位目标区域。然后，我们准备了训练和测试数据集，并应用了适当的数据预处理步骤。

  在训练阶段，我们设置了模型、损失函数和优化器，并编写了一个循环来迭代训练数据集。在每个迭代中，我们执行前向传播来计算模型的输出，计算损失，执行反向传播来更新模型的权重，并打印每个epoch的平均损失以监控训练过程。训练完成后，我们保存了模型的权重。在推理阶段，我们加载了已训练的模型，并将其设置为评估模式以关闭诸如dropout或batch normalization等训练特定的层。然后，我们对测试数据集或单个图像进行推理，使用模型生成预测，并通过torch.max找到最有可能的类别。对于测试集，你可能希望保存预测结果以便后续分析；对于单个图像，你可以直接进行可视化或将其保存为带有分割结果的图像。

  通过本博客，你应该能够了解如何使用PyTorch实现和训练一个U-Net模型，并能够将其应用于图像分割任务。当然，实际应用中可能还需要考虑更多的细节和优化，如更复杂的数据增强、学习率调整策略、模型的正则化等。