U-Net搭建

Unet从0搭建

希望可以通过实操一遍Unet的搭建来熟悉深度学习代码的流程。

一、数据集的制作

个人认为搭建网络第一步是加载数据集，所以就从这里入手。

class chzdata(Dataset):  #这里就是搭建自己的数据集，首先要让chzdata继承Dataset#在这个里面要重写三个方法，分别是 初始化、长度、get（nn.Model才需要写super）def __init__(self, path, transform): #这里是给数据集传入 路径和一个预先的 transformself.path = pathself.names = os.listdir(self.path)self.transform = transformdef __len__(self):   #必须要写数据集的长度方法return len(self.names) def __getitem__(self, index):  #这个是按索引取数据的方法img_path = os.path.join(self.path, self.names[index]) #获取了路径加文件名字，就指定到了某一个具体的文件img = Image.open(img_path) #首先得用PIl.Image打开图片img = self.transform(img) #然后把图片按预处理转换return img  #返回这个处理好的图片

因为图像的尺寸各不相同，所有大部分时候需要先对图像的尺寸整一下，比如把一个长方形的图片整成以长边为边的正方形，多余的内容补上黑色。
处理的代码：

def long_pro_size(image,size=(256,256)):temp=max(image.size) #获取长边mask=Image.new('RGB',(temp,temp),(0,0,0)) # 新建一个幕布 大小就是长边的正方形mask.paste(image,(0,0)) #把原来的图片粘贴到幕布上mask=mask.resize(size)  #将图片先扩展成正方形然后再resize为 256*256return maskif __name__ == '__main__':img1=Image.open('./ants/0013035.jpg')img2=long_pro_size(img1)img2.save('./images/0.jpg')

原来的图片：W大于H,768512
处理之后：
正方形，256256

二、搭建网络

搭建好数据加载之后就是搭建网罗，一般是按照网络的结构图搭建，比如U-net的结构图如下：

这里先看卷积层：conv_block
注意网络中的初始化的参数是要在建立这个网络的时候传的参数，而要传播的时候要传forward的参数，例如
下面搭好的 Conv_block ，我在令一个网络的时候要这样用：

model=Conv_block(3,16)

而当我令好了这个网络，我要使用它的时候，就是要让它前向传播了。就要这样再传参数：

img1=()#假设这里已经有了一个图片的tensor [1,3,256,256]
out=model(img1)

搭建完整U-net网络的代码：

class Conv_block(nn.Module):def __init__(self,in_channel,out_channel): #给定输入通道数和输出通道数super(Conv_block, self).__init__()  #搭建网络就要重写 superself.layer=nn.Sequential(  nn.Conv2d(in_channel,out_channel,kernel_size=3,stride=1,padding=1,padding_mode='reflect',bias=False),nn.BatchNorm2d(out_channel),nn.Dropout(0.3),nn.LeakyReLU(),nn.Conv2d(out_channel, out_channel, kernel_size=3, stride=1, padding=1, padding_mode='reflect', bias=False),nn.BatchNorm2d(out_channel),nn.Dropout(0.3),nn.LeakyReLU(),)def forward(self,x):return self.layer(x)class DownSample(nn.Module):  #  下采样def __init__(self,channel):super(DownSample, self).__init__()self.layer=nn.Sequential(nn.Conv2d(channel,channel,3,2,1,padding_mode='reflect',bias=False),nn.BatchNorm2d(channel),nn.LeakyReLU())def forward(self,x):x=self.layer(x)return xclass UpSample(nn.Module):   #  上采样def __init__(self,channel):super(UpSample, self).__init__()self.layer=nn.Conv2d(channel,channel//2,1,1)  #1*1的卷积核不会特征提取，只会起到降低通道数的作用def forward(self,x,feature_map):up=F.interpolate(x,scale_factor=2,mode='nearest')  #插值out=self.layer(up)return torch.cat((out,feature_map),dim=1)class UNet(nn.Module):def __init__(self):super(UNet, self).__init__()self.c1=Conv_block(3,64)self.down1=DownSample(64)self.c2=Conv_block(64,128)self.down2=DownSample(128)self.c3=Conv_block(128,256)self.d3=DownSample(256)self.c4=Conv_block(256,512)self.d4=DownSample(512)self.c5=Conv_block(512,1024)self.u1=UpSample(1024)self.c6=Conv_block(1024,512)self.u2=UpSample(512)self.c7=Conv_block(512,256)self.u3=UpSample(256)self.c8=Conv_block(256,128)self.u4=UpSample(128)self.c9=Conv_block(128,64)self.out=nn.Conv2d(64,3,3,1,1)self.th=nn.Sigmoid()def forward(self,x):  #(层级与上图中的U-net结构图一致)r1=self.c1(x)r2=self.down1(r1)r3=self.c2(r2)r4=self.down2(r3)r5=self.c3(r4)r6=self.d3(r5)r7=self.c4(r6)r8=self.d4(r7)r9=self.c5(r8)r10=self.u1(r9,r7)r11=self.c6(r10)r12=self.u2(r11,r5)r13=self.c7(r12)r14=self.u3(r13,r3)r15=self.c8(r14)r16=self.u4(r15,r1)r17=self.c9(r16)r18=self.out(r17)r19=self.th(r18)return r19  

本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！