Unet用于人像分割

论文地址：U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

主要内容

人像分割简介UNet的简介UNet实现人像分割
人像分割简介

人像分割的相关应用非常广，例如基于人像分割可以实现背景的替换做出各种非常酷炫的效果。我们将训练数据扩充到人体分割，那么我们就是对人体做美颜特效处理，同时对背景做其他的特效处理，这样整张画面就会变得更加有趣，更加提高颜值了，这里我们对人体前景做美颜调色处理，对背景做了以下特效：

①景深模糊效果，用来模拟双摄聚焦效果；②马赛克效果③缩放模糊效果④运动模糊效果⑤油画效果⑥线条漫画效果⑦Glow梦幻效果⑧铅笔画场景效果⑨扩散效果

而在在实现这些效果之前，所需要的一步操作都是需要将人像抠出来。今天的主要内容是要介绍如何使用UNet实现人像分割。

UNet的简介

UNet的结构非常简单，广泛应用于医学图像分割，2015年发表在 MICCAI，谷歌学术上目前引用量8894，可以看出来其影响力。

UNet的结构，有两个最大的特点，U型结构和skip-connection(如下图)。

UNet网络，形似一个U字母：首先进行Conv(两次)+Pooling下采样；然后Deconv反卷积进行上采样(部分采用resize+线性插值上采样)，crop之前的低层feature map，进行融合；然后再次上采样。重复这个过程，直到获得输出388x388x2的feature map，最后经过softmax获得output segment map。总体来说与FCN思路非常类似。
人像分割项目链接：

https://github.com/leijue222/portrait-matting-unet-flask

官方下载链接：http://www.cse.cuhk.edu.hk/leojia/projects/automatting/index.html或者：百度网盘：http://pan.baidu.com/s/1dE14537密码：ndg8

定义UNet 需要用的主要模块

""" Parts of the U-Net model """import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass DoubleConv(nn.Module):"""(convolution => [BN] => ReLU) * 2"""def __init__(self, in_channels, out_channels):super().__init__()self.double_conv = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1),nn.BatchNorm2d(out_channels),nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1),nn.BatchNorm2d(out_channels),nn.ReLU(inplace=True))def forward(self, x):return self.double_conv(x)class Down(nn.Module):"""Downscaling with maxpool then double conv"""def __init__(self, in_channels, out_channels):super().__init__()self.maxpool_conv = nn.Sequential(nn.MaxPool2d(2),DoubleConv(in_channels, out_channels))def forward(self, x):return self.maxpool_conv(x)class Up(nn.Module):"""Upscaling then double conv"""def __init__(self, in_channels, out_channels, bilinear=True):super().__init__()# if bilinear, use the normal convolutions to reduce the number of channelsif bilinear:self.up = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True)else:self.up = nn.ConvTranspose2d(in_channels // 2, in_channels // 2, kernel_size=2, stride=2)self.conv = DoubleConv(in_channels, out_channels)def forward(self, x1, x2):x1 = self.up(x1)# input is CHWdiffY = torch.tensor([x2.size()[2] - x1.size()[2]])diffX = torch.tensor([x2.size()[3] - x1.size()[3]])x1 = F.pad(x1, [diffX // 2, diffX - diffX // 2,diffY // 2, diffY - diffY // 2])# if you have padding issues, see# https://github.com/HaiyongJiang/U-Net-Pytorch-Unstructured-Buggy/commit/0e854509c2cea854e247a9c615f175f76fbb2e3a# https://github.com/xiaopeng-liao/Pytorch-UNet/commit/8ebac70e633bac59fc22bb5195e513d5832fb3bdx = torch.cat([x2, x1], dim=1)return self.conv(x)class OutConv(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels):super(OutConv, self).__init__()self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)def forward(self, x):return self.conv(x)

利用上面定义好的模块，轻松的实现UNet网络

""" Full assembly of the parts to form the complete network """import torch.nn.functional as Ffrom .unet_parts import *class UNet(nn.Module):def __init__(self, n_channels, n_classes, bilinear=True):super(UNet, self).__init__()self.n_channels = n_channelsself.n_classes = n_classesself.bilinear = bilinearself.inc = DoubleConv(n_channels, 64)self.down1 = Down(64, 128)self.down2 = Down(128, 256)self.down3 = Down(256, 512)self.down4 = Down(512, 512)self.up1 = Up(1024, 256, bilinear)self.up2 = Up(512, 128, bilinear)self.up3 = Up(256, 64, bilinear)self.up4 = Up(128, 64, bilinear)self.outc = OutConv(64, n_classes)def forward(self, x):x1 = self.inc(x)x2 = self.down1(x1)x3 = self.down2(x2)x4 = self.down3(x3)x5 = self.down4(x4)x = self.up1(x5, x4)x = self.up2(x, x3)x = self.up3(x, x2)x = self.up4(x, x1)logits = self.outc(x)return logits

如果你想重新训练的话，也很容易，根据上面提供的数据集，将原图和mask分别

放置在文件夹 data/imgs和 data/masks 路径下即可

然后运行下面的代码

python train.py -e 200 -b 1 -l 0.1 -s 0.5 -v 15.0

各个参数的含义

-e 表示 epoch 数

-b 表示 batch size

-l 表示学习率

-s 表示 scale

-v 表示验证集所占的百分比

参考：unet训练自己的数据集_基于UNet网络实现的人像分割 | 附数据集

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