图像分割入门-Unet++理论与实践

最新推荐文章于 2025-05-08 10:33:53 发布

原创最新推荐文章于 2025-05-08 10:33:53 发布 · 2.1k 阅读

20 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#机器学习 #计算机视觉 #神经网络 #人工智能

计算机视觉专栏收录该内容

5 篇文章

订阅专栏

本文详细介绍了U-net++，一种改进的图像分割神经网络，通过密集跳跃连接和深度监督提高性能。它利用多尺度特征融合和编码器-解码器间的有效信息传递，提升医学影像分析等领域的分割精度和鲁棒性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

探索 U-net++：改进的图像分割神经网络

引言

图像分割是计算机视觉领域中的重要任务，旨在将图像中的每个像素分配到特定的类别或区域。在许多应用中，如医学影像分析、自动驾驶和地块识别等领域，图像分割都扮演着关键角色。

U-net++ 是一种改进的图像分割神经网络，它是对经典 U-net 架构的进一步优化和扩展。通过引入更多的跳跃连接和特征融合机制，U-net++ 在图像分割任务中取得了更好的性能和效果。

U-net++ 模型简介

U-net++ 架构源自于 U-net，后者由欧洲核子研究组织（CERN）的研究人员于2015年提出。U-net 最初被用于生物医学图像分割，其结构类似于自编码器，具有对称的编码器和解码器部分，并通过跳跃连接将编码器和解码器层级相连接。

U-net++ 在 U-net 的基础上进行了改进，主要集中在增强了特征融合的能力，通过引入多层级的特征融合模块，使得网络能够更好地捕获不同尺度下的特征信息，从而提升了图像分割的精度和鲁棒性。

U-net++ 模型结构与原理

U-net++ 的结构可以分为编码器部分和解码器部分，其中编码器负责提取图像的高级特征表示，解码器则负责将这些特征映射回原始图像尺寸，并生成分割结果。在 U-net++ 中，为了更好地利用多尺度信息，引入了多个特征融合模块，用于在不同层级上融合编码器和解码器的特征表示。
特征融合模块的核心是将来自编码器和解码器的特征图进行级联或融合操作，以增强特征表征的多样性和丰富性。这样可以有效地提高网络对不同尺度和语境下的图像信息的理解和表达能力，从而提升了图像分割的准确性和鲁棒性。（U-net++ 模型结构如下图所示）
Unet++架构图

密集跳跃连接

U-Net++中的密集跳跃连接是一种结构设计，旨在加强网络中编码器和解码器之间的信息传递，从而改善图像分割的性能。这种连接机制与传统的U-Net模型中的跳跃连接类似，但在U-Net++中，每个解码器层都与编码器的所有层之间都有连接，而不仅仅是与对应层有连接。一般地，密集跳跃连接有如下作用：

信息传递：密集跳跃连接确保了来自编码器各阶段的特征信息可以直接传递到解码器相应的层。这样做有助于解码器更好地利用来自编码器的底层和高层特征，从而提高图像分割的准确性。
特征融合：通过密集跳跃连接，解码器可以接收来自不同深度的编码器层的特征图，并将它们与解码器中的特征进行融合。这种多尺度特征融合有助于网络学习到更丰富和更具表征性的特征，从而提高分割的精度。
防止信息丢失：由于每个解码器层都与编码器的所有层相连，密集跳跃连接可以减少信息在传播过程中的丢失。这有助于网络更好地捕捉图像中的细微结构和特征，提高了分割的质量。

深度监督

在 U-Net++ 中，深度监督（Deep Supervision）是一种训练策略，旨在提高模型的训练效果和分割准确性。这种机制通过在解码器的不同阶段引入多个输出层，以及相应的损失函数，使得网络能够在多个层级上进行监督学习，从而更有效地学习和优化模型。一般地，深度监督有如下作用：

多尺度特征学习：在 U-Net++ 中，每个解码器阶段都会输出一个分割结果，这些结果会用于计算相应的损失函数。这种多尺度的输出有助于网络学习不同层级的特征，使得模型可以更好地适应不同尺度和复杂度的图像结构。
加速网络收敛：深度监督机制可以加速网络的训练收敛速度。通过在多个层级上进行监督学习，模型可以更快地学习到有效的特征表示，从而加快训练过程。
防止过拟合：在 U-Net++ 中，每个阶段的输出都会与相应的损失函数结合，使得模型在多个层级上都进行了监督学习。这种设计有助于提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。
提高分割精度：深度监督机制使得模型能够更全面地学习图像的特征和结构信息，从而提高了图像分割的精度和准确性。每个阶段的监督学习都可以引导模型更好地优化相应的特征表示，有利于生成更准确的分割结果。

U-net++ 的代码实现

import torch
import torch.nn as nn


class VGGBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(VGGBlock, self).__init__()
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.bn2(x)
        x = self.relu(x)

        return x


class NestedUnet(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, deep_supervision=False):
        super(NestedUnet, self).__init__()
        nb_filter = [32, 64, 128, 256, 512]
        self.deep_supervision = deep_supervision

        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.up = nn.Upsample(scale_factor=2, mode="bilinear", align_corners=True)

        self.conv0_0 = VGGBlock(in_channels, nb_filter[0])
        self.conv1_0 = VGGBlock(nb_filter[0], nb_filter[1])
        self.conv2_0 = VGGBlock(nb_filter[1], nb_filter[2])
        self.conv3_0 = VGGBlock(nb_filter[2], nb_filter[3])
        self.conv4_0 = VGGBlock(nb_filter[3], nb_filter[4])

        self.conv0_1 = VGGBlock(nb_filter[0] + nb_filter[1], nb_filter[0])
        self.conv1_1 = VGGBlock(nb_filter[1] + nb_filter[2], nb_filter[1])
        self.conv2_1 = VGGBlock(nb_filter[2] + nb_filter[3], nb_filter[2])
        self.conv3_1 = VGGBlock(nb_filter[3] + nb_filter[4], nb_filter[3])

        self.conv0_2 = VGGBlock(nb_filter[0] * 2 + nb_filter[1], nb_filter[0])
        self.conv1_2 = VGGBlock(nb_filter[1] * 2 + nb_filter[2], nb_filter[1])
        self.conv2_2 = VGGBlock(nb_filter[2] * 2 + nb_filter[3], nb_filter[2])

        self.conv0_3 = VGGBlock(nb_filter[0] * 3 + nb_filter[1], nb_filter[0])
        self.conv1_3 = VGGBlock(nb_filter[1] * 3 + nb_filter[2], nb_filter[1])

        self.conv0_4 = VGGBlock(nb_filter[0] * 4 + nb_filter[1], nb_filter[0])
        if self.deep_supervision:
            self.final1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)
            self.final2 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)
            self.final3 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)
            self.final4 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)
        else:
            self.final = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)

    def forward(self, x):
        x0_0 = self.conv0_0(x)
        x1_0 = self.conv0_1(self.pool(x0_0))
        x0_1 = self.conv0_1(torch.concat([x0_0, self.up(x1_0)], dim=1))

        x2_0 = self.conv2_0(self.pool(x1_0))
        x1_1 = self.conv1_1(torch.concat([x1_0, self.up(x2_0)], dim=1))
        x0_2 = self.conv0_2(torch.concat([x0_0, x0_1, self.up(x1_1)], dim=1))

        x3_0 = self.conv3_0(self.pool(x2_0))
        x2_1 = self.conv2_1(torch.concat([x2_0, self.up(x3_0)], dim=1))
        x1_2 = self.conv1_2(torch.concat([x1_0, x1_1, self.up(x2_0)], dim=1))
        x0_3 = self.conv0_3(torch.concat([x0_0, x0_1, x0_2, self.up(x1_2)], dim=1))

        x4_0 = self.conv4_0(self.pool(x3_0))
        x3_1 = self.conv3_1(torch.concat([x3_0, self.up(x4_0)], dim=1))
        x2_2 = self.conv2_2(torch.concat([x2_0, x2_1, self.up(x3_1)], dim=1))
        x1_3 = self.conv1_3(torch.concat([x1_0, x1_1, x1_2, self.up(x2_2)], dim=1))
        x0_4 = self.conv0_4(torch.concat([x0_0, x0_1, x0_2, self.up(x1_3)], dim=1))

        if self.deep_supervision:
            output1 = self.final1(x0_1)
            output2 = self.final2(x0_2)
            output3 = self.final3(x0_3)
            output4 = self.final4(x0_4)
            return [output1, output2, output3, output4]
        else:
            output = self.final(x0_4)