unet代码实践

最近看了一下uNet的代码，发现了一些问题，再次记录一下，供大家参考和学习。

1)网上的代码有一些在网络输入位置为inputs=((C,w,h))，但是你在运行的过程中会报一些Tensor的尺寸存在问题的错误，这是因为别人的代码是使用了Channel_first，而你的后端的通道格式是Channel_last，所以会出现尺寸问题，这里请大家注意。怎么改，大家网上搜一下，无非就是，要么你把你的通道文件改成Channel_first的形式，要么你就把代码改了就可以了。
2）有的代码在网络的特征拼接位置和原始的论文不符。
下面是原始代码里的拼接部分。

conv4 = Conv2D(512, (3, 3), activation="relu", padding="same")(pool3)
conv4 = Conv2D(512, (3, 3), activation="relu", padding="same")(conv4)
pool4 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv4)

conv5 = Conv2D(1024, (3, 3), activation="relu", padding="same")(pool4)
conv5 = Conv2D(1024, (3, 3), activation="relu", padding="same")(conv5)
up6 = UpSampling2D(size(2,2))(conv5)
up6 = concatenate([up6,conv4])

这里将up6和conv4进行特征拼接，最后获得的通道数不是原文中的1024，因为他没有给up6降为到512，

这里拼接的时候是512+512，所以最后一层中的1024需要降维到512，但是论文中没有降维，只给长款做了升采样。
这里我直接给代码改成如下：

conv4 = Conv2D(512, (3, 3), activation="relu", padding="same")(pool3)
conv4 = Conv2D(512, (3, 3), activation="relu", padding="same")(conv4)
pool4 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv4)

conv5 = Conv2D(1024, (3, 3), activation="relu", padding="same")(pool4)
conv5 = Conv2D(1024, (3, 3), activation="relu", padding="same")(conv5)
up6 = Conv2DTranspose(512, (2, 2), strides=2, padding="same")(conv5)
up6 = concatenate([up6, conv4],axis=3)

这样就符合原文的内容了，这里参数axis也要注意，他是说你要选择那个轴作为拼接轴，如果你是channel_last格式就是axis=3,但是如果你是channel_first那么，axis=1。