一、前言
本文属于 Pytorch 深度学习语义分割系列教程。
该系列文章的内容有：
- Pytorch 的基本使用
- 语义分割算法讲解
PS：文中出现的所有代码，均可在我的 github 上下载，欢迎 Follow、Star：点击查看
二、项目背景
深度学习算法，无非就是我们解决一个问题的方法。选择什么样的网络去训练，进行什么样的预处理，采用什么Loss和优化方法，都是根据具体的任务而定的。
所以，让我们先看一下今天的任务。
没错，就是 UNet 论文中的经典任务：医学图像分割。
选择它作为今天的任务，就是因为简单，好上手。
简单描述一个这个任务：如动图所示，给一张细胞结构图，我们要把每个细胞互相分割开来。
这个训练数据只有30张，分辨率为512x512，这些图片是果蝇的电镜图。
好了，任务介绍完毕，开始准备训练模型。
三、UNet训练
想要训练一个深度学习模型，可以简单分为三个步骤：
- 数据加载：数据怎么加载，标签怎么定义，用什么数据增强方法，都是这一步进行。
- 模型选择：模型我们已经准备好了，就是该系列上篇文章讲到的 UNet 网络。
- 算法选择：算法选择也就是我们选什么 loss ，用什么优化算法。
每个步骤说的比较笼统，我们结合今天的医学图像分割任务，展开说明。
1、数据加载
这一步，可以做很多事情，说白了，无非就是图片怎么加载，标签怎么定义，为了增加算法的鲁棒性或者增加数据集，可以做一些数据增强的操作。
既然是处理数据，那么我们先看下数据都是什么样的，再决定怎么处理。
数据已经备好，都在这里（Github）：点击查看
如果 Github 下载速度慢，可以使用文末的百度链接下载数据集。
数据分为训练集和测试集，各30张，训练集有标签，测试集没有标签。
数据加载要做哪些处理，是根据任务和数据集而决定的，对于我们的分割任务，不用做太多处理，但由于数据量很少，仅30张，我们可以使用一些数据增强方法，来扩大我们的数据集。
Pytorch 给我们提供了一个方法，方便我们加载数据，我们可以使用这个框架，去加载我们的数据。看下伪代码：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 | # ================================================================== # # Input pipeline for custom dataset # # ================================================================== # # You should build your custom dataset as below. class CustomDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self): # TODO # 1. Initialize file paths or a list of file names. pass def __getitem__(self, index): # TODO # 1. Read one data from file (e.g. using numpy.fromfile, PIL.Image.open). # 2. Preprocess the data (e.g. torchvision.Transform). # 3. Return a data pair (e.g. image and label). pass def __len__(self): # You should change 0 to the total size of your dataset. return 0 # You can then use the prebuilt data loader. custom_dataset = CustomDataset() train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=custom_dataset, batch_size=64, shuffle=True) |
这是一个标准的模板，我们就使用这个模板，来加载数据，定义标签，以及进行数据增强。
创建一个dataset.py文件，编写代码如下：
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运行代码，你可以看到如下结果：
解释一下代码：
__init__函数是这个类的初始化函数，根据指定的图片路径，读取所有图片数据，存放到self.imgs_path列表中。
__len__函数可以返回数据的多少，这个类实例化后，通过len()函数调用。
__getitem__函数是数据获取函数，在这个函数里你可以写数据怎么读，怎么处理，并且可以一些数据预处理、数据增强都可以在这里进行。我这里的处理很简单，只是将图片读取，并处理成单通道图片。同时，因为 label 的图片像素点是0和255，因此需要除以255，变成0和1。同时，随机进行了数据增强。
augment函数是定义的数据增强函数，怎么处理都行，我这里只是进行了简单的旋转操作。
在这个类中，你不用进行一些打乱数据集的操作，也不用管怎么按照 batchsize 读取数据。因为实例化这个类后，我们可以用 torch.utils.data.DataLoader 方法指定 batchsize 的大小，决定是否打乱数据。
Pytorch 提供给给我们的 DataLoader 很强大，我们甚至可以指定使用多少个进程加载数据，数据是否加载到 CUDA 内存中等高级用法，本文不涉及，就不再展开讲解了。
2、模型选择
模型我们已经选择完了，就用上篇文章《Pytorch深度学习实战教程（二）：UNet语义分割网络》讲解的 UNet 网络结构。
但是我们需要对网络进行微调，完全按照论文的结构，模型输出的尺寸会稍微小于图片输入的尺寸，如果使用论文的网络结构需要在结果输出后，做一个 resize 操作。为了省去这一步，我们可以修改网络，使网络的输出尺寸正好等于图片的输入尺寸。
创建unet_parts.py文件，编写如下代码：
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创建unet_model.py文件，编写如下代码：
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这样调整过后，网络的输出尺寸就与图片的输入尺寸相同了。
3、算法选择
选择什么 Loss 很重要，Loss 选择的好坏，都会影响算法拟合数据的效果。
选择什么 Loss 也是根据任务而决定的。我们今天的任务，只需要分割出细胞边缘，也就是一个很简单的二分类任务，所以我们可以使用 BCEWithLogitsLoss。
啥是 BCEWithLogitsLoss？BCEWithLogitsLoss 是 Pytorch 提供的用来计算二分类交叉熵的函数。
它的公式是：
看过我机器学习系列教程的朋友，对这个公式一定不陌生，它就是 Logistic 回归的损失函数。它利用的是 Sigmoid 函数阈值在[0,1]这个特性来进行分类的。
具体的公式推导，可以看我的机器学习系列教程《机器学习实战教程（六）：Logistic回归基础篇之梯度上升算法》，这里就不再累述。
目标函数，也就是 Loss 确定好了，怎么去优化这个目标呢？
最简单的方法就是，我们耳熟能详的梯度下降算法，逐渐逼近局部的极值。
但是这种简单的优化算法，求解速度慢，也就是想找到最优解，费劲儿。
各种优化算法，本质上其实都是梯度下降，例如最常规的 SGD，就是基于梯度下降改进的随机梯度下降算法，Momentum 就是引入了动量的 SGD，以指数衰减的形式累计历史梯度。
除了这些最基本的优化算法，还有自适应参数的优化算法。这类算法最大的特点就是，每个参数有不同的学习率，在整个学习过程中自动适应这些学习率，从而达到更好的收敛效果。
本文就是选择了一种自适应的优化算法 RMSProp。
由于篇幅有限，这里就不再扩展，讲解这个优化算法单写一篇都不够，要弄懂 RMSProp，你得先知道什么是 AdaGrad，因为 RMSProp 是基于 AdaGrad 的改进。
比 RMSProp 更高级的优化算法也有，比如大名鼎鼎的 Adam，它可以看做是修正后的Momentum+RMSProp 算法。
总之，对于初学者，你只要知道 RMSProp 是一种自适应的优化算法，比较高级就行了。
下面，我们就可以开始写训练UNet的代码了，创建 train.py 编写如下代码：
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为了让工程更加清晰简洁，我们创建一个 model 文件夹，里面放模型相关的代码，也就是我们的网络结构代码，unet_parts.py 和 unet_model.py。
创建一个 utils 文件夹，里面放工具相关的代码，比如数据加载工具dataset.py。
这种模块化的管理，大大提高了代码的可维护性。
train.py 放在工程根目录即可，简单解释下代码。
由于数据就30张，我们就不分训练集和验证集了，我们保存训练集 loss 值最低的网络参数作为最佳模型参数。
如果都没有问题，你可以看到 loss 正在逐渐收敛。
四、预测
模型训练好了，我们可以用它在测试集上看下效果。
在工程根目录创建 predict.py 文件，编写如下代码：
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运行完后，你可以在data/test目录下，看到预测结果：
大功告成！
五、最后
- 本文主要讲解了训练模型的三个步骤：数据加载、模型选择、算法选择。
- 这是一个简单的例子，训练正常的视觉任务，要复杂很多。比如：在训练模型的时候，需要根据模型在验证集上的准确率选择保存哪个模型；需要支持tensorboard方便我们观察loss收敛情况等等。
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