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这篇文章给大家介绍如何深度解析Pytorch中的UNet模型，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
深度学习算法，无非就是我们解决一个问题的方法。选择什么样的网络去训练，进行什么样的预处理，采用什么Loss和优化方法，都是根据具体的任务而定的。
所以，让我们先看一下今天的任务。
没错，就是 UNet 论文中的经典任务：医学图像分割。
选择它作为今天的任务，就是因为简单，好上手。
简单描述一个这个任务：如动图所示，给一张细胞结构图，我们要把每个细胞互相分割开来。
这个训练数据只有30张，分辨率为512x512，这些图片是果蝇的电镜图。
好了，任务介绍完毕，开始准备训练模型。
想要训练一个深度学习模型，可以简单分为三个步骤：
数据加载：数据怎么加载，标签怎么定义，用什么数据增强方法，都是这一步进行。
模型选择：模型我们已经准备好了，就是该系列上篇文章讲到的 UNet 网络。
算法选择：算法选择也就是我们选什么 loss ，用什么优化算法。
每个步骤说的比较笼统，我们结合今天的医学图像分割任务，展开说明。
这一步，可以做很多事情，说白了，无非就是图片怎么加载，标签怎么定义，为了增加算法的鲁棒性或者增加数据集，可以做一些数据增强的操作。
既然是处理数据，那么我们先看下数据都是什么样的，再决定怎么处理。
数据已经备好，都在这里（Github）：点击查看
如果 Github 下载速度慢，可以使用文末的百度链接下载数据集。
数据分为训练集和测试集，各30张，训练集有标签，测试集没有标签。
数据加载要做哪些处理，是根据任务和数据集而决定的，对于我们的分割任务，不用做太多处理，但由于数据量很少，仅30张，我们可以使用一些数据增强方法，来扩大我们的数据集。
Pytorch 给我们提供了一个方法，方便我们加载数据，我们可以使用这个框架，去加载我们的数据。看下伪代码：
# ================================================================== # # Input pipeline for custom dataset # # ================================================================== # # You should build your custom dataset as below. class CustomDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self): # TODO # 1. Initialize file paths or a list of file names. pass def __getitem__(self, index): # TODO # 1. Read one data from file (e.g. using numpy.fromfile, PIL.Image.open). # 2. Preprocess the data (e.g. torchvision.Transform). # 3. Return a data pair (e.g. image and label). pass def __len__(self): # You should change 0 to the total size of your dataset. return 0 # You can then use the prebuilt data loader. custom_dataset = CustomDataset() train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=custom_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
这是一个标准的模板，我们就使用这个模板，来加载数据，定义标签，以及进行数据增强。
创建一个dataset.py文件，编写代码如下：
import torch
import cv2
import os
import glob
from torch.utils.data import Dataset
import random
class ISBI_Loader(Dataset):
def __init__(self, data_path):
# 初始化函数，读取所有data_path下的图片
self.data_path = data_path
self.imgs_path = glob.glob(os.path.join(data_path, 'image/*.png'))
def augment(self, image, flipCode):
# 使用cv2.flip进行数据增强，filpCode为1水平翻转，0垂直翻转，-1水平+垂直翻转
flip = cv2.flip(image, flipCode)
return flip
def __getitem__(self, index):
# 根据index读取图片
image_path = self.imgs_path[index]
# 根据image_path生成label_path
label_path = image_path.replace('image', 'label')
# 读取训练图片和标签图片
image = cv2.imread(image_path)
label = cv2.imread(label_path)
# 将数据转为单通道的图片
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
label = cv2.cvtColor(label, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
image = image.reshape(1, image.shape[0], image.shape[1])
label = label.reshape(1, label.shape[0], label.shape[1])
# 处理标签，将像素值为255的改为1
if label.max() > 1:
label = label / 255
# 随机进行数据增强，为2时不做处理
flipCode = random.choice([-1, 0, 1, 2])
if flipCode != 2:
image = self.augment(image, flipCode)
label = self.augment(label, flipCode)
return image, label
def __len__(self):
# 返回训练集大小
return len(self.imgs_path)
if __name__ == "__main__":
isbi_dataset = ISBI_Loader("data/train/")
print("数据个数：", len(isbi_dataset))
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=isbi_dataset,
batch_size=2,
shuffle=True)
for image, label in train_loader:
print(image.shape)运行代码，你可以看到如下结果：
解释一下代码：
__init__函数是这个类的初始化函数，根据指定的图片路径，读取所有图片数据，存放到self.imgs_path列表中。
__len__函数可以返回数据的多少，这个类实例化后，通过len()函数调用。
__getitem__函数是数据获取函数，在这个函数里你可以写数据怎么读，怎么处理，并且可以一些数据预处理、数据增强都可以在这里进行。我这里的处理很简单，只是将图片读取，并处理成单通道图片。同时，因为 label 的图片像素点是0和255，因此需要除以255，变成0和1。同时，随机进行了数据增强。
augment函数是定义的数据增强函数，怎么处理都行，我这里只是进行了简单的旋转操作。
在这个类中，你不用进行一些打乱数据集的操作，也不用管怎么按照 batchsize 读取数据。因为实例化这个类后，我们可以用 torch.utils.data.DataLoader 方法指定 batchsize 的大小，决定是否打乱数据。
Pytorch 提供给给我们的 DataLoader 很强大，我们甚至可以指定使用多少个进程加载数据，数据是否加载到 CUDA 内存中等高级用法，本文不涉及，就不再展开讲解了。
模型我们已经选择完了，就用上篇文章《Pytorch深度学习实战教程（二）：UNet语义分割网络》讲解的 UNet 网络结构。
但是我们需要对网络进行微调，完全按照论文的结构，模型输出的尺寸会稍微小于图片输入的尺寸，如果使用论文的网络结构需要在结果输出后，做一个 resize 操作。为了省去这一步，我们可以修改网络，使网络的输出尺寸正好等于图片的输入尺寸。
创建unet_parts.py文件，编写如下代码：
""" Parts of the U-Net model """ """https://github.com/milesial/Pytorch-UNet/blob/master/unet/unet_parts.py""" 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().__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 Down(nn.Module): """Downscaling with maxpool then double conv""" def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() self.maxpool_conv = nn.Sequential( nn.MaxPool2d(2), DoubleConv(in_channels, out_channels) ) def forward(self, x): return self.maxpool_conv(x) class Up(nn.Module): """Upscaling then double conv""" def __init__(self, in_channels, out_channels, bilinear=True): super().__init__() # if bilinear, use the normal convolutions to reduce the number of channels if bilinear: self.up = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) else: self.up = nn.ConvTranspose2d(in_channels // 2, in_channels // 2, kernel_size=2, stride=2) self.conv = DoubleConv(in_channels, out_channels) def forward(self, x1, x2): x1 = self.up(x1) # input is CHW diffY = torch.tensor([x2.size()[2] - x1.size()[2]]) diffX = torch.tensor([x2.size()[3] - x1.size()[3]]) x1 = F.pad(x1, [diffX // 2, diffX - diffX // 2, diffY // 2, diffY - diffY // 2]) x = torch.cat([x2, x1], dim=1) return self.conv(x) class OutConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(OutConv, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1) def forward(self, x): return self.conv(x)
创建unet_model.py文件，编写如下代码：
""" Full assembly of the parts to form the complete network """ """Refer https://github.com/milesial/Pytorch-UNet/blob/master/unet/unet_model.py""" import torch.nn.functional as F from .unet_parts import * 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 = Down(64, 128) self.down2 = Down(128, 256) self.down3 = Down(256, 512) self.down4 = Down(512, 512) self.up1 = Up(1024, 256, bilinear) self.up2 = Up(512, 128, bilinear) self.up3 = Up(256, 64, bilinear) self.up4 = Up(128, 64, bilinear) self.outc = OutConv(64, n_classes) 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 if __name__ == '__main__': net = UNet(n_channels=3, n_classes=1) print(net)
这样调整过后，网络的输出尺寸就与图片的输入尺寸相同了。
选择什么 Loss 很重要，Loss 选择的好坏，都会影响算法拟合数据的效果。
选择什么 Loss 也是根据任务而决定的。我们今天的任务，只需要分割出细胞边缘，也就是一个很简单的二分类任务，所以我们可以使用 BCEWithLogitsLoss。
啥是 BCEWithLogitsLoss？BCEWithLogitsLoss 是 Pytorch 提供的用来计算二分类交叉熵的函数。
它的公式是：
看过我机器学习系列教程的朋友，对这个公式一定不陌生，它就是 Logistic 回归的损失函数。它利用的是 Sigmoid 函数阈值在[0,1]这个特性来进行分类的。
具体的公式推导，可以看我的机器学习系列教程《机器学习实战教程（六）：Logistic回归基础篇之梯度上升算法》，这里就不再累述。
目标函数，也就是 Loss 确定好了，怎么去优化这个目标呢？
最简单的方法就是，我们耳熟能详的梯度下降算法，逐渐逼近局部的极值。
但是这种简单的优化算法，求解速度慢，也就是想找到最优解，费劲儿。
各种优化算法，本质上其实都是梯度下降，例如最常规的 SGD，就是基于梯度下降改进的随机梯度下降算法，Momentum 就是引入了动量的 SGD，以指数衰减的形式累计历史梯度。
除了这些最基本的优化算法，还有自适应参数的优化算法。这类算法最大的特点就是，每个参数有不同的学习率，在整个学习过程中自动适应这些学习率，从而达到更好的收敛效果。
本文就是选择了一种自适应的优化算法 RMSProp。
由于篇幅有限，这里就不再扩展，讲解这个优化算法单写一篇都不够，要弄懂 RMSProp，你得先知道什么是 AdaGrad，因为 RMSProp 是基于 AdaGrad 的改进。
比 RMSProp 更高级的优化算法也有，比如大名鼎鼎的 Adam，它可以看做是修正后的Momentum+RMSProp 算法。
总之，对于初学者，你只要知道 RMSProp 是一种自适应的优化算法，比较高级就行了。
下面，我们就可以开始写训练UNet的代码了，创建 train.py 编写如下代码：
from model.unet_model import UNet
from utils.dataset import ISBI_Loader
from torch import optim
import torch.nn as nn
import torch
def train_net(net, device, data_path, epochs=40, batch_size=1, lr=0.00001):
# 加载训练集
isbi_dataset = ISBI_Loader(data_path)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=isbi_dataset,
batch_size=batch_size,
shuffle=True)
# 定义RMSprop算法
optimizer = optim.RMSprop(net.parameters(), lr=lr, weight_decay=1e-8, momentum=0.9)
# 定义Loss算法
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
# best_loss统计，初始化为正无穷
best_loss = float('inf')
# 训练epochs次
for epoch in range(epochs):
# 训练模式
net.train()
# 按照batch_size开始训练
for image, label in train_loader:
optimizer.zero_grad()
# 将数据拷贝到device中
image = image.to(device=device, dtype=torch.float32)
label = label.to(device=device, dtype=torch.float32)
# 使用网络参数，输出预测结果
pred = net(image)
# 计算loss
loss = criterion(pred, label)
print('Loss/train', loss.item())
# 保存loss值最小的网络参数
if loss < best_loss:
best_loss = loss
torch.save(net.state_dict(), 'best_model.pth')
# 更新参数
loss.backward()
optimizer.step()
if __name__ == "__main__":
# 选择设备，有cuda用cuda，没有就用cpu
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
# 加载网络，图片单通道1，分类为1。
net = UNet(n_channels=1, n_classes=1)
# 将网络拷贝到deivce中
net.to(device=device)
# 指定训练集地址，开始训练
data_path = "data/train/"
train_net(net, device, data_path)为了让工程更加清晰简洁，我们创建一个 model 文件夹，里面放模型相关的代码，也就是我们的网络结构代码，unet_parts.py 和 unet_model.py。
创建一个 utils 文件夹，里面放工具相关的代码，比如数据加载工具dataset.py。
这种模块化的管理，大大提高了代码的可维护性。
train.py 放在工程根目录即可，简单解释下代码。
由于数据就30张，我们就不分训练集和验证集了，我们保存训练集 loss 值最低的网络参数作为最佳模型参数。
如果都没有问题，你可以看到 loss 正在逐渐收敛。
模型训练好了，我们可以用它在测试集上看下效果。
在工程根目录创建 predict.py 文件，编写如下代码：
import glob
import numpy as np
import torch
import os
import cv2
from model.unet_model import UNet
if __name__ == "__main__":
# 选择设备，有cuda用cuda，没有就用cpu
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
# 加载网络，图片单通道，分类为1。
net = UNet(n_channels=1, n_classes=1)
# 将网络拷贝到deivce中
net.to(device=device)
# 加载模型参数
net.load_state_dict(torch.load('best_model.pth', map_location=device))
# 测试模式
net.eval()
# 读取所有图片路径
tests_path = glob.glob('data/test/*.png')
# 遍历所有图片
for test_path in tests_path:
# 保存结果地址
save_res_path = test_path.split('.')[0] + '_res.png'
# 读取图片
img = cv2.imread(test_path)
# 转为灰度图
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
# 转为batch为1，通道为1，大小为512*512的数组
img = img.reshape(1, 1, img.shape[0], img.shape[1])
# 转为tensor
img_tensor = torch.from_numpy(img)
# 将tensor拷贝到device中，只用cpu就是拷贝到cpu中，用cuda就是拷贝到cuda中。
img_tensor = img_tensor.to(device=device, dtype=torch.float32)
# 预测
pred = net(img_tensor)
# 提取结果
pred = np.array(pred.data.cpu()[0])[0]
# 处理结果
pred[pred >= 0.5] = 255
pred[pred < 0.5] = 0
# 保存图片
cv2.imwrite(save_res_path, pred)运行完后，你可以在data/test目录下，看到预测结果：
大功告成！
关于如何深度解析Pytorch中的UNet模型就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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