0 引言

随着深度学习领域中各类算法的迅速发展，卷积神经网络（CNN）被广泛应用在了分类任务上，输出的结果是整个图像的类标签。在生物医学领域，医生需要对病人的病灶区域进行病理分析，这时需要一种更先进的网络模型，即能通过少量的图片训练集，就能实现对像素点类别的预测，并且可以对像素点进行着色绘图，形成更复杂、严谨的判断。于是U-Net网络被设计了出来。

1 U-Net概念及原理

U-Net网络结构最早由Ronneberger等人于2015年提出。该图像的核心思想是引入了跳跃连接，使得图像分割的精度大大提升。
U-Net网络的主要结构包括了解码器、编码器、瓶颈层三个部分。

• 编码器：包括了四个程序块。每个程序块都包括 $3\times 3$ 的卷积（使用Relu激活函数），步长为 $2$ 的 $2\times 2$ 的池化层（下采样）。每个程序块处理后，特征图逐步减小。

• 解码器： 与编码器部分对称，也包括四个程序块，每个程序块包括步长为 $2$ 的 $2\times 2$ 的上采样操作，然后与编码部分进行特征映射级联（Concatenate），即拼接，最后通过两个 $3\times 3$ 的卷积（Relu）。

• 瓶颈层：包含两个 $3\times 3$ 的卷积层。

最后经过一个 $1\times 1$的卷积层得到最后的输出。

如图所示，该网络模型形似字母“U”，故称为U-Net。

整体过程：
先对图片进行卷积和池化。比如说一开始输入的图片大小是 $224\times 224$，进过四次池化后，分别得到 $112\times 112$ , $56\times 56$ , $28\times 28$, $14\times 14$ 四个不同尺寸的特征图。然后对 $14\times 14$ 的特征图做上采样，得到 $28\times 28$ 的特征图。将这个 $28\times 28$的特征图与之前池化得到的 $28\times 28$ 特征图进行通道上的拼接（concat)，然后再对拼接之后的特征图做卷积和上采样，得到 $56\times 56$ 的特征图，然后再与之前的 $56\times 56$ 拼接，卷积然后再上采样，经过四次就就可以得到一个与原输入图像大小相同的图片了。

在本图片上的U-Net中，它输入大小为 $572\times 572$, 而输出大小为 $388\times 388$, 那是因为它在卷积过程中没有加padding层所造成的。

2 代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# Double Convolution
class DoubleConv2d(nn.Module):
    def __init__(self, inputChannel, outputChannel):
        super(DoubleConv2d, self).__init__()
        self.conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(inputChannel, outputChannel, kernel_size=3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(outputChannel),
            nn.ReLU(True),
            nn.Conv2d(outputChannel, outputChannel, kernel_size=3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(outputChannel),
            nn.ReLU(True)
        )

    def forward(self, x):
        out = self.conv(x)
        return out


# Down Sampling
class DownSampling(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(DownSampling, self).__init__()
        self.down = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)

    def forward(self, x):
        out = self.down(x)
        return out


# Up Sampling
class UpSampling(nn.Module):

    # Use the deconvolution
    def __init__(self, inputChannel, outputChannel):
        super(UpSampling, self).__init__()
        self.up = nn.Sequential(
            nn.ConvTranspose2d(inputChannel, outputChannel, kernel_size=2, stride=2),
            nn.BatchNorm2d(outputChannel)
        )

    def forward(self, x, y):
        x =self.up(x)
        diffY = y.size()[2] - x.size()[2]
        diffX = y.size()[3] - x.size()[3]
        x = F.pad(x, [diffX // 2, diffX - diffX // 2,
                        diffY // 2, diffY - diffY // 2])
        out = torch.cat([y, x], dim=1)
        return out


class Unet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Unet, self).__init__()
        self.layer1 = DoubleConv2d(1, 64)
        self.layer2 = DoubleConv2d(64, 128)
        self.layer3 = DoubleConv2d(128, 256)
        self.layer4 = DoubleConv2d(256, 512)
        self.layer5 = DoubleConv2d(512, 1024)
        self.layer6 = DoubleConv2d(1024, 512)
        self.layer7 = DoubleConv2d(512, 256)
        self.layer8 = DoubleConv2d(256, 128)
        self.layer9 = DoubleConv2d(128, 64)

        self.layer10 = nn.Conv2d(64, 2, kernel_size=3, padding=1)  # The last output layer

        self.down = DownSampling()
        self.up1 = UpSampling(1024, 512)
        self.up2 = UpSampling(512, 256)
        self.up3 = UpSampling(256, 128)
        self.up4 = UpSampling(128, 64)

    def forward(self, x):
        conv1 = self.layer1(x)
        down1 = self.down(conv1)
        conv2 = self.layer2(down1)
        down2 = self.down(conv2)
        conv3 = self.layer3(down2)
        down3 = self.down(conv3)
        conv4 = self.layer4(down3)
        down4 = self.down(conv4)
        conv5 = self.layer5(down4)
        up1 = self.up1(conv5, conv4)
        conv6 = self.layer6(up1)
        up2 = self.up2(conv6, conv3)
        conv7 = self.layer7(up2)
        up3 = self.up3(conv7, conv2)
        conv8 = self.layer8(up3)
        up4 = self.up4(conv8, conv1)
        conv9 = self.layer9(up4)
        out = self.layer10(conv9)
        return out


# Test part

mynet = Unet()
# device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# mynet.to(device)
input = torch.rand(3, 1, 572, 572)
# output = mynet(input.to(device))
output = mynet(input)
print(output.shape)  # (3,2,572,572)

https://www.jianshu.com/p/a73f74992b1a
https://arxiv.org/pdf/1505.04597v1.pdf
https://blog.csdn.net/qq_34107425/article/details/110184747
https://blog.csdn.net/weixin_41857483/article/details/120768804