编译原理语义分析代码_Pix2Pix原理分析与代码解读

原理分析：

图像、视觉中很多问题都涉及到将一副图像转换为另一幅图像（Image-to-Image Translation Problem），这些问题通常都使用特定的方法来解决，不存在一个通用的方法。但图像转换问题本质上其实就是像素到像素的映射问题。本文根据cGAN提出可以用于Image-to-Image Translation中多个任务的通用框架。任务主要包括：从标签图合成相片，从线稿图重构对象，给图片上色等。

cGAN结构：

本文工作介绍：

本文主要在三个部分改进了cGAN，包括目标函数，生成器的网络结构和判别器的判别方式。

1. 对目标函数的修改

由之前的：

再加上这一项：

加入了

约束项，使生成图像不仅要像真实图片，也要更接近于输入的条件图片。

2. 在生成器中，用U-net结构代替encoder-decoder

在Image-to-Image Translation的大多任务中，图像的底层特征同样重要，所以利用U-net代替encoder-decoder。

在输入和输出之间存在很多可以共享的低级信息，在网络中直接传递这些信息可能会有所帮助。为了使生成器避开这样的信息瓶颈问题，我们模仿“U-Net”增加了跳线连接。特别的，我们在每第i层和第n−i层之间添加跳线，其中n是网络的总层数。每根跳线简单的将第i层和第n−i层的特征通道连接在一起。

3.提出PatchGAN

通常判断都是对生成样本整体进行判断，比如对一张图片来说，就是直接看整张照片是否真实。而且Image-to-Image Translation中很多评价是像素对像素的，所以在这里提出了分块判断的算法，在图像的每个块上去判断是否为真，最终平均给出结果。

PatchGAN的差别主要是在于Discriminator上，一般的GAN是只需要输出一个true or fasle 的矢量，这是代表对整张图像的评价；但是PatchGAN输出的是一个N x N的矩阵，这个N x N的矩阵的每一个元素，比如a(i,j) 只有True or False 这两个选择（label 是 N x N的矩阵，每一个元素是True 或者 False），这样的结果往往是通过卷积层来达到的，因为逐次叠加的卷积层最终输出的这个N x N 的矩阵，其中的每一个元素，实际上代表着原图中的一个比较大的感受野，也就是说对应着原图中的一个Patch，因此具有这样结构以及这样输出的GAN被称之为Patch GAN。

这么设计的原因是依靠L1项来保证低频的准确性。为了对高频信息建模，关注对局部图像块（patches）就已经足够了。

4.优化和推理

　　为了优化网络，作者使用标准的方法：交替训练D和G。我们使用minibatch SGD并应用Adam优化器。

　　在推理的时候，作者用训练阶段相同的方式来运行生成器。在测试阶段使用dropout和batch normalization。这种方法下，当batch size设为1的时候，就是instance normalization，对于图像生成任务很有效。在我们的实验中，一些实验使用1的batch size，其他的使用4，发现在这两种情况下差异很小。

Experiments：

为了研究条件GANs的通用性，我们在各种任务和数据集上测试了该方法，包括图形学任务（比如相片生成）和视觉任务（比如语义分割）：

评价指标：

这篇论文的evaluation metrics来自pix2pix的paper。传统的per-pixel mean-squared error无法评估结构性损失，所以无法准确地评价visual quality。于是作者采用以下的指标：

1. AMT perceptual studies

这个指标是基于Amazon Mechanical Turk (AMT)这个平台来评估实验结果的。把一张真图和一张假图称为“1个pair”，先给25个参与者每个人练习10个pair，告诉他们结果。具体的练习方法是每张图片展示1秒，之后参与者回答哪个图片是假图。再测试40个pair，以评估哪个算法能更好地欺骗受试者。

2. FCN score

这个指标是针对cityspace数据集，任务具体是把labels转换为photos，如下图所示。

这个指标背后的思想是：如果生成的图像是真实的，那么训练在真实图像上的分类器也能够正确地对合成图像进行分类。为此，我们采用流行的FCN-8s[39]结构进行语义分割。

把生成的图片通过FCN，FCN预测generated photo的labels。然后，可以使用语义分割的metrics将该标签映射与输入地面真值标签进行比较。FCN具体使用的是FCN-8s，在cityspaces数据集上进行训练。

目标函数影响：

当只用

约束的时候，给出的图片很模糊。用cGAN后，生成了更清晰的图片，但是图片中有很多空想的不存在于约束图片中的物体。

+cGAN 后，图片清晰的同时，更接近于输入图像，少了很多空想的成分。

FCN-scores 越高，表示图片中有更多可辨认的物体。作者同样尝试了去掉cGAN的条件，就相当于不去判断这个图片是否与输入图片相似，只需要关注图片是否像真实照片，但是这样的效果并不好。

Generator结构影响：

这里作者探索了G的结构使用U-net与encoder-decoder时的影响，对于不同的损失函数，U-net架构会带来不一样的效果。

Discriminator结构影响：

我们测试了判别器接收域使用不同patch size N的效果：从1x1的“PixelGANs”到整张图像256x256的“ImageGANs”。上图图呈现了定性结果，上表呈现了FCN分数的定量结果。请注意本文其他地方，如果没有特别指明，均使用的是70x70的“PatchGANs”，本节所有实验都使用L1+cGAN的loss。

PixelGAN对于空间清晰度没有帮助，但是提升了结果的色彩效果。比如图中的巴士，在L1 loss下是灰色的，在PixelGAN下变成了橘红色。颜色直方图匹配在图像处理中一个很常见的问题，PixelGANs或许能成为一个解决方法。

　　使用16x16的PathGAN进一步提升了输出的清晰度，但是出现了一些不自然的纹理。70x70则减轻了这种效果。如果进一步提高N，使用256x256并没有提升效果，实际上FCN得分还下降了。这也许是因为ImageGAN相比70x70的patch拥有更多的参数和更深的深度，导致难以训练。

代码解读：

1.models.py：

模块定义：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchdef weights_init_normal(m):classname = m.__class__.__name__if classname.find("Conv") != -1:torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 0.0, 0.02)elif classname.find("BatchNorm2d") != -1:torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 1.0, 0.02)torch.nn.init.constant_(m.bias.data, 0.0)##############################
#           U-NET
##############################class UNetDown(nn.Module):def __init__(self, in_size, out_size, normalize=True, dropout=0.0):super(UNetDown, self).__init__()layers = [nn.Conv2d(in_size, out_size, 4, 2, 1, bias=False)]if normalize:layers.append(nn.InstanceNorm2d(out_size))layers.append(nn.LeakyReLU(0.2))if dropout:layers.append(nn.Dropout(dropout))self.model = nn.Sequential(*layers)def forward(self, x):return self.model(x)class UNetUp(nn.Module):def __init__(self, in_size, out_size, dropout=0.0):super(UNetUp, self).__init__()layers = [nn.ConvTranspose2d(in_size, out_size, 4, 2, 1, bias=False),nn.InstanceNorm2d(out_size),nn.ReLU(inplace=True),]if dropout:layers.append(nn.Dropout(dropout))self.model = nn.Sequential(*layers)def forward(self, x, skip_input):x = self.model(x)x = torch.cat((x, skip_input), 1)return x

模型定义：

class GeneratorUNet(nn.Module):def __init__(self, in_channels=3, out_channels=3):super(GeneratorUNet, self).__init__()self.down1 = UNetDown(in_channels, 64, normalize=False)self.down2 = UNetDown(64, 128)self.down3 = UNetDown(128, 256)self.down4 = UNetDown(256, 512, dropout=0.5)self.down5 = UNetDown(512, 512, dropout=0.5)self.down6 = UNetDown(512, 512, dropout=0.5)self.down7 = UNetDown(512, 512, dropout=0.5)self.down8 = UNetDown(512, 512, normalize=False, dropout=0.5)self.up1 = UNetUp(512, 512, dropout=0.5)self.up2 = UNetUp(1024, 512, dropout=0.5)self.up3 = UNetUp(1024, 512, dropout=0.5)self.up4 = UNetUp(1024, 512, dropout=0.5)self.up5 = UNetUp(1024, 256)self.up6 = UNetUp(512, 128)self.up7 = UNetUp(256, 64)self.final = nn.Sequential(nn.Upsample(scale_factor=2),nn.ZeroPad2d((1, 0, 1, 0)),nn.Conv2d(128, out_channels, 4, padding=1),nn.Tanh(),)def forward(self, x):# U-Net generator with skip connections from encoder to decoderd1 = self.down1(x)d2 = self.down2(d1)d3 = self.down3(d2)d4 = self.down4(d3)d5 = self.down5(d4)d6 = self.down6(d5)d7 = self.down7(d6)d8 = self.down8(d7)u1 = self.up1(d8, d7)u2 = self.up2(u1, d6)u3 = self.up3(u2, d5)u4 = self.up4(u3, d4)u5 = self.up5(u4, d3)u6 = self.up6(u5, d2)u7 = self.up7(u6, d1)return self.final(u7)##############################
#        Discriminator
##############################class Discriminator(nn.Module):def __init__(self, in_channels=3):super(Discriminator, self).__init__()def discriminator_block(in_filters, out_filters, normalization=True):"""Returns downsampling layers of each discriminator block"""layers = [nn.Conv2d(in_filters, out_filters, 4, stride=2, padding=1)]if normalization:layers.append(nn.InstanceNorm2d(out_filters))layers.append(nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True))return layersself.model = nn.Sequential(*discriminator_block(in_channels * 2, 64, normalization=False),*discriminator_block(64, 128),*discriminator_block(128, 256),*discriminator_block(256, 512),nn.ZeroPad2d((1, 0, 1, 0)),nn.Conv2d(512, 1, 4, padding=1, bias=False))def forward(self, img_A, img_B):# Concatenate image and condition image by channels to produce inputimg_input = torch.cat((img_A, img_B), 1)return self.model(img_input)

2.datasets.py：

import glob
import random
import os
import numpy as npfrom torch.utils.data import Dataset
from PIL import Image
import torchvision.transforms as transformsclass ImageDataset(Dataset):def __init__(self, root, transforms_=None, mode="train"):self.transform = transforms.Compose(transforms_)self.files = sorted(glob.glob(os.path.join(root, mode) + "/*.*"))if mode == "train":self.files.extend(sorted(glob.glob(os.path.join(root, "test") + "/*.*")))def __getitem__(self, index):img = Image.open(self.files[index % len(self.files)])w, h = img.sizeimg_A = img.crop((0, 0, w / 2, h))img_B = img.crop((w / 2, 0, w, h))if np.random.random() < 0.5:img_A = Image.fromarray(np.array(img_A)[:, ::-1, :], "RGB")img_B = Image.fromarray(np.array(img_B)[:, ::-1, :], "RGB")img_A = self.transform(img_A)img_B = self.transform(img_B)return {"A": img_A, "B": img_B}def __len__(self):return len(self.files)

3.pix2pix.py：

导入必要的库：

import argparse
import os
import numpy as np
import math
import itertools
import time
import datetime
import sysimport torchvision.transforms as transforms
from torchvision.utils import save_imagefrom torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
from torch.autograd import Variablefrom models import *
from datasets import *import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchparser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--epoch", type=int, default=0, help="epoch to start training from")
parser.add_argument("--n_epochs", type=int, default=200, help="number of epochs of training")
parser.add_argument("--dataset_name", type=str, default="facades", help="name of the dataset")
parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=1, help="size of the batches")
parser.add_argument("--lr", type=float, default=0.0002, help="adam: learning rate")
parser.add_argument("--b1", type=float, default=0.5, help="adam: decay of first order momentum of gradient")
parser.add_argument("--b2", type=float, default=0.999, help="adam: decay of first order momentum of gradient")
parser.add_argument("--decay_epoch", type=int, default=100, help="epoch from which to start lr decay")
parser.add_argument("--n_cpu", type=int, default=8, help="number of cpu threads to use during batch generation")
parser.add_argument("--img_height", type=int, default=256, help="size of image height")
parser.add_argument("--img_width", type=int, default=256, help="size of image width")
parser.add_argument("--channels", type=int, default=3, help="number of image channels")
parser.add_argument("--sample_interval", type=int, default=500, help="interval between sampling of images from generators"
)
parser.add_argument("--checkpoint_interval", type=int, default=-1, help="interval between model checkpoints")
opt = parser.parse_args()
print(opt)os.makedirs("images/%s" % opt.dataset_name, exist_ok=True)
os.makedirs("saved_models/%s" % opt.dataset_name, exist_ok=True)cuda = True if torch.cuda.is_available() else False

损失函数与初始化：

# Loss functions
criterion_GAN = torch.nn.MSELoss()
criterion_pixelwise = torch.nn.L1Loss()# Loss weight of L1 pixel-wise loss between translated image and real image
lambda_pixel = 100# Calculate output of image discriminator (PatchGAN)
patch = (1, opt.img_height // 2 ** 4, opt.img_width // 2 ** 4)# Initialize generator and discriminator
generator = GeneratorUNet()
discriminator = Discriminator()if cuda:generator = generator.cuda()discriminator = discriminator.cuda()criterion_GAN.cuda()criterion_pixelwise.cuda()

需要注意的是这个patch
patch = (1, opt.img_height // 2 ** 4, opt.img_width // 2 ** 4)
你仔细一算，图片是(256,256)的，这里的patch为(16,16)，与Discriminator输出的维度相符。

导入参数值：

if opt.epoch != 0:# Load pretrained modelsgenerator.load_state_dict(torch.load("saved_models/%s/generator_%d.pth" % (opt.dataset_name, opt.epoch)))discriminator.load_state_dict(torch.load("saved_models/%s/discriminator_%d.pth" % (opt.dataset_name, opt.epoch)))
else:# Initialize weightsgenerator.apply(weights_init_normal)discriminator.apply(weights_init_normal)

定义优化器与图片预处理：

# Optimizers
optimizer_G = torch.optim.Adam(generator.parameters(), lr=opt.lr, betas=(opt.b1, opt.b2))
optimizer_D = torch.optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=opt.lr, betas=(opt.b1, opt.b2))# Configure dataloaders
transforms_ = [transforms.Resize((opt.img_height, opt.img_width), Image.BICUBIC),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)),
]

导入数据：

dataloader = DataLoader(ImageDataset("../../data/%s" % opt.dataset_name, transforms_=transforms_),batch_size=opt.batch_size,shuffle=True,num_workers=opt.n_cpu,
)val_dataloader = DataLoader(ImageDataset("../../data/%s" % opt.dataset_name, transforms_=transforms_, mode="val"),batch_size=10,shuffle=True,num_workers=1,
)# Tensor type
Tensor = torch.cuda.FloatTensor if cuda else torch.FloatTensordef sample_images(batches_done):"""Saves a generated sample from the validation set"""imgs = next(iter(val_dataloader))real_A = Variable(imgs["B"].type(Tensor))real_B = Variable(imgs["A"].type(Tensor))fake_B = generator(real_A)img_sample = torch.cat((real_A.data, fake_B.data, real_B.data), -2)save_image(img_sample, "images/%s/%s.png" % (opt.dataset_name, batches_done), nrow=5, normalize=True)

训练和保存模型：

prev_time = time.time()for epoch in range(opt.epoch, opt.n_epochs):for i, batch in enumerate(dataloader):# Model inputsreal_A = Variable(batch["B"].type(Tensor))real_B = Variable(batch["A"].type(Tensor))# Adversarial ground truthsvalid = Variable(Tensor(np.ones((real_A.size(0), *patch))), requires_grad=False)fake = Variable(Tensor(np.zeros((real_A.size(0), *patch))), requires_grad=False)# ------------------#  Train Generators# ------------------optimizer_G.zero_grad()# GAN lossfake_B = generator(real_A)pred_fake = discriminator(fake_B, real_A)loss_GAN = criterion_GAN(pred_fake, valid)# Pixel-wise lossloss_pixel = criterion_pixelwise(fake_B, real_B)# Total lossloss_G = loss_GAN + lambda_pixel * loss_pixelloss_G.backward()optimizer_G.step()# ---------------------#  Train Discriminator# ---------------------optimizer_D.zero_grad()# Real losspred_real = discriminator(real_B, real_A)loss_real = criterion_GAN(pred_real, valid)# Fake losspred_fake = discriminator(fake_B.detach(), real_A)loss_fake = criterion_GAN(pred_fake, fake)# Total lossloss_D = 0.5 * (loss_real + loss_fake)loss_D.backward()optimizer_D.step()# --------------#  Log Progress# --------------# Determine approximate time leftbatches_done = epoch * len(dataloader) + ibatches_left = opt.n_epochs * len(dataloader) - batches_donetime_left = datetime.timedelta(seconds=batches_left * (time.time() - prev_time))prev_time = time.time()# Print logsys.stdout.write("r[Epoch %d/%d] [Batch %d/%d] [D loss: %f] [G loss: %f, pixel: %f, adv: %f] ETA: %s"% (epoch,opt.n_epochs,i,len(dataloader),loss_D.item(),loss_G.item(),loss_pixel.item(),loss_GAN.item(),time_left,))# If at sample interval save imageif batches_done % opt.sample_interval == 0:sample_images(batches_done)if opt.checkpoint_interval != -1 and epoch % opt.checkpoint_interval == 0:# Save model checkpointstorch.save(generator.state_dict(), "saved_models/%s/generator_%d.pth" % (opt.dataset_name, epoch))torch.save(discriminator.state_dict(), "saved_models/%s/discriminator_%d.pth" % (opt.dataset_name, epoch))

需要注意的是这2句话：# Adversarial ground truths
valid = Variable(Tensor(np.ones((real_A.size(0), *patch))), requires_grad=False)
fake = Variable(Tensor(np.zeros((real_A.size(0), *patch))), requires_grad=False)
你会发现valid和fake的size都是(nunber of images,17,17)的。
而pred_fake为D的输出，也是这个size，所以可以求loss。