白话详细解读(五)-----U-Net

一、前言

FCN是语义分割模型的先驱，而U-Net作为FCN的衍生物，在很多方面都与FCN有着异曲同工之处（有关FCN的内容请查阅我的上一篇文章https://blog.csdn.net/dongjinkun/article/details/109586004），比如，都舍弃了参数众多的全连接层，选择全卷积的方式。现在语义分割大多数的网络模型都是在U-Net这个“优雅的”网络结构上进行修改，所以U-Net有多么的重要，大家自己心里应该有一杆秤了。下面请跟随我的思路一步一步的深挖U-Net这个优雅的网络模型吧！！！

二、U-Net网络结构

1.U-Net由一个contracting path 和一个expanding path组成，contracting path主要是为了利用卷积层对特征进行提取，expanding path对feature map进行上采样，以便对图像进行像素级别的预测。
2.U-Net也运用了与FCN相同的技巧（skip结构，文中copy and crop就是指的skip结构），将浅层的卷积核得到的局部、细节特征与深层卷积核得到的全局、抽象特征相结合，以便更加精准的对图像进行分割。
3.U-Net并不像FCN那样简单的将特征相加，而是先concatenate生成双倍通道的特征图，然后再卷积。

三、Overlap-tile strategy

细心的小伙伴可能会发现，U-Net并不是一个严格意义上的对称结构，在同一层上特征图的size会有所减小，（以0开始计数，从上往下依次为0，1，2，3，4），例如第1层：contracting path路径上该层特征图size：284*284；而expanding path路径上该层特征图size：200*200。为什么会出现这种情况呢？因为U-Net使用的是valid卷积（换句话说，就是没有padding，若使用了padding，则被称为same卷积），使用valid卷积，若卷积层非常多，那么特征图会越来越小。显然，如果我们输入的是原图，经过U-Net之后，输出图像会比原图像小，但是我们想进行像素级别的预测啊，必须要保持输入图像size = 输出图像size，那么如何保持输入图像size = 输出图像size呢？

最简单的方式当然是用same卷积了，但是论文中没用到它，显然same卷积存在弊端。而且模型越深层得到的feature map抽象程度越高，受到padding的影响会呈累积效应。
另一种方式是直接对最后输出的feature map作一次上采样，可以使用插值或者转置卷积的方法，若使用插值，由于其是不可学习的，会带来一定的误差；而使用转置卷积的话，又会增加参数量，并且模型也不一定能学习得好。
论文中是怎么解决这个问题的呢？
论文中提到了一种叫做overlap-tile的策略，就是输入网络前对图像进行padding，使得最终的输出尺寸与原图一致。特别的是，这个padding是镜像padding，这样，在预测边界区域的时候就提供了上下文信息。下图右是原始图像，下图左是经过镜像padding处理后的图像。
Overlap-tile策略可搭配patch（图像分块）一起使用。当内存资源有限从而无法对整张大图进行预测时，可以对图像先进行镜像padding，然后按序将padding后的图像分割成固定大小的patch。这样，能够实现对任意大的图像进行无缝分割，同时每个图像块也获得了相应的上下文信息。另外，在数据量较少的情况下，每张图像都被分割成多个patch，相当于起到了扩充数据量的作用。更重要的是，这种策略不需要对原图进行缩放，每个位置的像素值与原图保持一致，不会因为缩放而带来误差。

小知识：镜像padding

一种颜色代表一步，以红色为例，将[1，3]这一列作为参照物，参照物右边为[2，4]，经过镜像后，显然左边也应该为[2，4]，依次类推，就能得到一个镜像padding。

四、相关概念解释

细心的小伙伴可能会发现，实验结果表格里出现了好几个非常陌生的概念，分别是pixel error、rand error以及warping error。

4.1 pixel error

评估图像分割问题最简单的方法。比较预测的label和实际的label，错误的点除以总数，就是像素误差。
优点是简单，但是对于位置的偏移过分敏感，肉眼不可见的偏移都会产生大量的像素误差。

4.2 rand error

4.3 warping error

五、参考文献

https://blog.csdn.net/asun0204/article/details/79002875
https://zhuanlan.zhihu.com/p/281404684
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation