Segmentacja semantyczna z U-Net

Głębokie uczenie dla obrazów z PyTorch

Michal Oleszak

Machine Learning Engineer

Segmentacja semantyczna

Brak rozróżnienia między różnymi instancjami tej samej klasy
Przydatna w obrazowaniu medycznym lub analizie zdjęć satelitarnych
Popularna architektura: U-Net

Architektura U-Net

Diagram architektury U-Net

Enkoder:

Warstwy konwolucyjne i poolingu
Próbkowanie w dół: redukcja wymiarów przestrzennych przy zwiększaniu głębokości

Architektura U-Net

Diagram architektury U-Net

Dekoder:

Symetryczny względem enkodera
Próbkowanie w górę map cech za pomocą konwolucji transponowanych

Architektura U-Net

Diagram architektury U-Net

Połączenia skip:

Łącza od enkodera do dekodera
Zachowują szczegóły utracone podczas próbkowania w dół

Konwolucja transponowana

Diagram konwolucji transponowanej

Próbkowanie w górę map cech w dekoderze: zwiększa wysokość i szerokość, redukując głębokość
Proces konwolucji transponowanej:
1. Wstawienie zer między lub wokół wejściowej mapy cech
2. Wykonanie regularnej konwolucji na wejściu z uzupełnionymi zerami

Konwolucja transponowana w PyTorch

import torch.nn as nn

upsample = nn.ConvTranspose2d(
    in_channels=in_channels,
    out_channels=out_channels,
    kernel_size=2,
    stride=2,
)

U-Net: definicje warstw

class UNet(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(UNet, self).__init__()


        self.enc1 = self.conv_block(in_channels, 64)
        self.enc2 = self.conv_block(64, 128)
        self.enc3 = self.conv_block(128, 256)
        self.enc4 = self.conv_block(256, 512)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)


        self.upconv3 = nn.ConvTranspose2d(512, 256,
                                          kernel_size=2, stride=2)
        self.upconv2 = nn.ConvTranspose2d(256, 128,
                                          kernel_size=2, stride=2)
        self.upconv1 = nn.ConvTranspose2d(128, 64,
                                          kernel_size=2, stride=2)


        self.dec1 = self.conv_block(512, 256)
        self.dec2 = self.conv_block(256, 128)
        self.dec3 = self.conv_block(128, 64)
        self.out = nn.Conv2d(64, out_channels, kernel_size=1)

Enkoder:

Bloki konwolucyjne

def conv_block(self, in_channels, out_channels):
return nn.Sequential(
  nn.Conv2d(in_channels, out_channels),
  nn.ReLU(inplace=True),
  nn.Conv2d(out_channels, out_channels),
  nn.ReLU(inplace=True)
)

Warstwa poolingu

Dekoder:
- Konwolucje transponowane
- Bloki konwolucyjne

U-Net: metoda forward

def forward(self, x):

    x1 = self.enc1(x)
    x2 = self.enc2(self.pool(x1))
    x3 = self.enc3(self.pool(x2))
    x4 = self.enc4(self.pool(x3))


    x = self.upconv3(x4)

    x = torch.cat([x, x3], dim=1)

    x = self.dec1(x)


    x = self.upconv2(x)
    x = torch.cat([x, x2], dim=1)
    x = self.dec2(x)

    x = self.upconv1(x)
    x = torch.cat([x, x1], dim=1)
    x = self.dec3(x)


    return self.out(x)

Przekazanie wejścia przez bloki konwolucyjne enkodera i warstwy poolingu
Dekoder i połączenia skip:
- Przekazanie zakodowanego wejścia przez konwolucję transponowaną
- Konkatenacja z odpowiednim wyjściem enkodera
- Przekazanie przez blok konwolucyjny
- Powtórzenie dla wszystkich kroków dekodera
Zwrócenie wyjścia ostatniego kroku dekodera

Uruchamianie inferencji

model = UNet()
model.eval()


image = Image.open("car.jpg")
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
image_tensor = transform(image).unsqueeze(0)


with torch.no_grad():
    prediction = model(image_tensor).squeeze(0)


plt.imshow(prediction[1, :, :])
plt.show()

Oryginalne zdjęcie samochodu

Maska semantyczna nałożona na zdjęcie samochodu

Czas na ćwiczenia!

Głębokie uczenie dla obrazów z PyTorch