U-Net模型搭建python实现
2024-06-10 21:21:14
最近在学习U-Net，读完文章之后尝试搭建模型的框架，阅读了前人的模型后，试着自己搭建了一下，适合初学者。
import torch
import torch.nn as nn
from torchsummary import summary# 2次 3*3卷积
# Remark，第一个3*3卷积承担，升降维的功能
class DoubleConv(nn.Module):def __init__(self, in_channels,mid_channels, out_channels):super(DoubleConv, self).__init__()self.conv = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, mid_channels, kernel_size=3, padding=1, stride=1, bias=False),# Same conv. not valid conv. in original papernn.BatchNorm2d(mid_channels),nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(mid_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1, stride=1, bias=False),nn.BatchNorm2d(out_channels),nn.ReLU(inplace=True),)def forward(self, x):return self.conv(x)# 定义主网络框架
class UNet(nn.Module):def __init__(self, original_channels=1, num_classes=1):super(UNet, self).__init__()self.original_channels = original_channels # 输入可能是RGB 3通道，也有可能是灰度图 1通道，所以定义original_channels；self.num_classes = num_classes # 输出可能是二分类（前后景），也可能是多分类，所以定义num_classes# Contracting path: 卷积2次DoubleCon，下采样Maxpool 1次，一共编码5次self.encoder1 = DoubleConv(self.original_channels,mid_channels=64, out_channels=64)self.down1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)self.encoder2 = DoubleConv(in_channels=64, mid_channels=128,out_channels=128)self.down2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)self.encoder3 = DoubleConv(in_channels=128, mid_channels=256,out_channels=256)self.down3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)self.encoder4 = DoubleConv(in_channels=256, mid_channels=512,out_channels=512)self.down4 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)self.encoder5 = DoubleConv(in_channels=512,mid_channels=1024, out_channels=1024)# Expansive path: 上采样ConvTranspose 1次，卷积2次DoubleCon，一共解码5次，最后一次为1*1Conv.# Remark：通道拼接放在正向传播中做，注意编码和上采样的channels匹配的问题self.up1 = nn.ConvTranspose2d(in_channels=1024, out_channels=512, kernel_size=2, stride=2)self.decoder1 = DoubleConv(in_channels=1024, mid_channels=512,out_channels=512)self.up2 = nn.ConvTranspose2d(in_channels=512, out_channels=256, kernel_size=2, stride=2)self.decoder2 = DoubleConv(in_channels=512,mid_channels=256, out_channels=256)self.up3 = nn.ConvTranspose2d(in_channels=256, out_channels=128, kernel_size=2, stride=2)self.decoder3 = DoubleConv(in_channels=256,mid_channels=128, out_channels=128)self.up4 = nn.ConvTranspose2d(in_channels=128, out_channels=64, kernel_size=2, stride=2)self.decoder4 = DoubleConv(in_channels=128, mid_channels=64,out_channels=64)self.decoder5 = nn.Conv2d(64, num_classes, kernel_size=1)# 定义正向传播的过程def forward(self, x):encoder1 = self.encoder1(x) # original_channel → 64_channels 512*512 → 512*512encoder1_pool = self.down1(encoder1) # 64_channels → 64_channels 512*512 → 256*256encoder2 = self.encoder2(encoder1_pool) # 64_channels → 128_channels 256*256 → 256*256encoder2_pool = self.down2(encoder2) # 128_channels → 128_channels 256*256 → 128*128encoder3 = self.encoder3(encoder2_pool) # 128_channels → 256_channels 128*128 → 128*128encoder3_pool = self.down3(encoder3) # 256_channels → 256_channels 128*128 → 64*64encoder4 = self.encoder4(encoder3_pool) # 256_channels → 512_channels 64*64 → 64*64encoder4_pool = self.down4(encoder4) # 512_channels → 512_channels 64*64 → 32*32encoder5 = self.encoder5(encoder4_pool) # 512_channels → 1024_channels 32*32 → 32*32decoder1_up = self.up1(encoder5) # 1024_channels → 512_channels 32*32 → 64*64decoder1 = self.decoder1(torch.cat((encoder4, decoder1_up), dim=1))# 512+512_channels → 512_channels 64*64 → 64*64decoder2_up = self.up2(decoder1) # 512_channels → 256_channels 64*64 → 128*128decoder2 = self.decoder2(torch.cat((encoder3, decoder2_up), dim=1))# 256+256_channels → 256_channels 128*128 → 128*128decoder3_up = self.up3(decoder2) # 256_channels → 128_channels 128*64 → 256*256decoder3 = self.decoder3(torch.cat((encoder2, decoder3_up), dim=1))# 128+128_channels → 128_channels 256*256 → 256*256decoder4_up = self.up4(decoder3) # 128_channels → 64_channels 256*256 → 256*256decoder4 = self.decoder4(torch.cat((encoder1, decoder4_up), dim=1))# 64+64_channels → 64_channels 256*256 → 512*512out = self.decoder5(decoder4) # 64_channels → num_classes channels 512*512 → 512*512return out"""
下面三行代码是验证模型架构用，实际不需要
"""
# device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
# unet = UNet().to(device)
# summary(unet, (1, 512, 512))使用pytorch的summary功能，如果没有可以pip install summary
三行测试代码开启后，可以查看模型的架构如下
----------------------------------------------------------------Layer (type) Output Shape Param #
================================================================Conv2d-1 [-1, 64, 512, 512] 576BatchNorm2d-2 [-1, 64, 512, 512] 128ReLU-3 [-1, 64, 512, 512] 0Conv2d-4 [-1, 64, 512, 512] 36,864BatchNorm2d-5 [-1, 64, 512, 512] 128ReLU-6 [-1, 64, 512, 512] 0DoubleConv-7 [-1, 64, 512, 512] 0MaxPool2d-8 [-1, 64, 256, 256] 0Conv2d-9 [-1, 128, 256, 256] 73,728BatchNorm2d-10 [-1, 128, 256, 256] 256ReLU-11 [-1, 128, 256, 256] 0Conv2d-12 [-1, 128, 256, 256] 147,456BatchNorm2d-13 [-1, 128, 256, 256] 256ReLU-14 [-1, 128, 256, 256] 0DoubleConv-15 [-1, 128, 256, 256] 0MaxPool2d-16 [-1, 128, 128, 128] 0Conv2d-17 [-1, 256, 128, 128] 294,912BatchNorm2d-18 [-1, 256, 128, 128] 512ReLU-19 [-1, 256, 128, 128] 0Conv2d-20 [-1, 256, 128, 128] 589,824BatchNorm2d-21 [-1, 256, 128, 128] 512ReLU-22 [-1, 256, 128, 128] 0DoubleConv-23 [-1, 256, 128, 128] 0MaxPool2d-24 [-1, 256, 64, 64] 0Conv2d-25 [-1, 512, 64, 64] 1,179,648BatchNorm2d-26 [-1, 512, 64, 64] 1,024ReLU-27 [-1, 512, 64, 64] 0Conv2d-28 [-1, 512, 64, 64] 2,359,296BatchNorm2d-29 [-1, 512, 64, 64] 1,024ReLU-30 [-1, 512, 64, 64] 0DoubleConv-31 [-1, 512, 64, 64] 0MaxPool2d-32 [-1, 512, 32, 32] 0Conv2d-33 [-1, 1024, 32, 32] 4,718,592BatchNorm2d-34 [-1, 1024, 32, 32] 2,048ReLU-35 [-1, 1024, 32, 32] 0Conv2d-36 [-1, 1024, 32, 32] 9,437,184BatchNorm2d-37 [-1, 1024, 32, 32] 2,048ReLU-38 [-1, 1024, 32, 32] 0DoubleConv-39 [-1, 1024, 32, 32] 0ConvTranspose2d-40 [-1, 512, 64, 64] 2,097,664Conv2d-41 [-1, 512, 64, 64] 4,718,592BatchNorm2d-42 [-1, 512, 64, 64] 1,024ReLU-43 [-1, 512, 64, 64] 0Conv2d-44 [-1, 512, 64, 64] 2,359,296BatchNorm2d-45 [-1, 512, 64, 64] 1,024ReLU-46 [-1, 512, 64, 64] 0DoubleConv-47 [-1, 512, 64, 64] 0ConvTranspose2d-48 [-1, 256, 128, 128] 524,544Conv2d-49 [-1, 256, 128, 128] 1,179,648BatchNorm2d-50 [-1, 256, 128, 128] 512ReLU-51 [-1, 256, 128, 128] 0Conv2d-52 [-1, 256, 128, 128] 589,824BatchNorm2d-53 [-1, 256, 128, 128] 512ReLU-54 [-1, 256, 128, 128] 0DoubleConv-55 [-1, 256, 128, 128] 0ConvTranspose2d-56 [-1, 128, 256, 256] 131,200Conv2d-57 [-1, 128, 256, 256] 294,912BatchNorm2d-58 [-1, 128, 256, 256] 256ReLU-59 [-1, 128, 256, 256] 0Conv2d-60 [-1, 128, 256, 256] 147,456BatchNorm2d-61 [-1, 128, 256, 256] 256ReLU-62 [-1, 128, 256, 256] 0DoubleConv-63 [-1, 128, 256, 256] 0ConvTranspose2d-64 [-1, 64, 512, 512] 32,832Conv2d-65 [-1, 64, 512, 512] 73,728BatchNorm2d-66 [-1, 64, 512, 512] 128ReLU-67 [-1, 64, 512, 512] 0Conv2d-68 [-1, 64, 512, 512] 36,864BatchNorm2d-69 [-1, 64, 512, 512] 128ReLU-70 [-1, 64, 512, 512] 0DoubleConv-71 [-1, 64, 512, 512] 0Conv2d-72 [-1, 1, 512, 512] 65
================================================================
Total params: 31,036,481
Trainable params: 31,036,481
Non-trainable params: 0
----------------------------------------------------------------
Input size (MB): 1.00
Forward/backward pass size (MB): 3718.00
Params size (MB): 118.39
Estimated Total Size (MB): 3837.39
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