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UNet全名为 U-Net是一种深度学习架构最初由Olaf Ronneberger、Philipp Fischer和Thomas Brox于2015年提出用于图像分割任务。该网络的名称来源于其U形状的架构该架构使得网络在编码和解码过程中能够捕捉多尺度的特征信息。UNet主要用于语义分割医学图像分割等领域其优点在于可以有效地学习和还原输入图像的细节。 以下是UNet网络的主要结构和组件
UNet也称为U-Net是一种用于图像分割的卷积神经网络Convolutional Neural NetworkCNN架构特别适用于医学图像分割任务。UNet的结构由编码器Encoder和解码器Decoder两部分组成形象地呈现为U形因而得名。
以下是UNet的主要结构拆解
1. 编码器Encoder 卷积块Convolutional Blocks编码器由多个卷积块组成每个卷积块包括卷积层通常是3x3卷积核、批量归一化Batch Normalization和激活函数通常是ReLU。这些卷积块帮助网络学习图像的低级特征。 -池化层Pooling Layer在每个卷积块之后通常会添加一个池化层例如最大池化或平均池化以减小特征图的大小同时保留重要信息。
2. 连接桥Bridge
中心连接桥Center Bridge在编码器的顶部存在一个中心连接桥它连接编码器和解码器的对应层。这一层有助于在解码器中还原丢失的空间信息。
3. 解码器Decoder 反卷积块Deconvolutional Blocks解码器由多个反卷积块组成每个块包含反卷积层也称为转置卷积、批量归一化和激活函数。这些块有助于学习图像的高级语义信息。 上采样层Upsampling Layer**在每个反卷积块之后可以添加上采样层以增加特征图的大小与编码器中的池化层相对应。 连接操作Concatenation解码器中的每一层都与编码器中相应的层连接通过skip connections跳跃连接这有助于将底层和高层的语义信息结合在一起。
4. 输出层 1x1卷积层最后通过一个1x1卷积层将解码器的输出映射为最终的分割结果。这一层的输出通道数量通常等于分割任务中的类别数。
UNet的整体结构使其能够同时利用图像的低级和高级特征从而在图像分割任务中表现出色。这种结构的设计也使得网络对于输入图像的不同尺寸具有一定的鲁棒性。
二、环境配置
在配置PyTorch环境之前请确保已安装Python。以下是在使用PyTorch的情况下配置环境的一般步骤
步骤1: 安装Python
如果你尚未安装Python请从[Python官方网站](https://www.python.org/downloads/)下载并安装最新版本。
步骤2: 安装pip
pip 是 Python 的包管理工具。大多数情况下安装 Python 时会自动安装 pip。你可以通过以下命令检查是否安装
pip --version
如果未安装可以按照[这里的说明](https://pip.pypa.io/en/stable/installation/)进行安装。
步骤3: 安装 PyTorch 和 torchvision
在 PyTorch 官方网站上提供了根据你的操作系统和CUDA版本等不同配置的安装命令。 使用 CPU 版本安装
pip install torch torchvision torchaudio
使用 CUDA 版本安装
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html
请注意cu111 表示 CUDA 版本你可能需要根据你的 CUDA 版本进行修改。 步骤4: 测试安装在安装完成后你可以在 Python 环境中尝试导入 PyTorch 和 torchvision以确保安装成功。在 Python 终端或脚本中输入以下代码
import torch
import torchvisionprint(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available()) # 如果你有GPU这应该返回True
如果没有引发错误并且你能够看到 PyTorch 的版本号和 CUDA 是否可用那么你已经成功安装 PyTorch 环境。
这只是一个基本的 PyTorch 环境配置。根据你的需求你可能还需要安装其他依赖库比如 NumPy、Matplotlib 等。你可以使用 pip install 命令来安装这些库例如
pip install numpy matplotlib
三、复现unet网络
论文链接
https://arxiv.org/pdf/1505.04597v1.pdf
从GitHub链接下载网络
http://GitHub - milesial/Pytorch-UNet: PyTorch implementation of the U-Net for image semantic segmentation with high quality images
下载完链接后可以参照
https://blog.csdn.net/candice5566/article/details/114179718
实现网络运行
