Keras 实现U-Net及相关函数介绍_keras usrnet

U-Net网络结构及其代码实现（Keras）

U-Net网络结构

用到的Keras函数详解

1.Conv2D()

keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)
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参数:

filters: 整数，输出空间的维度 （即卷积中滤波器的输出数量）。
kernel_size: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表， 指明 2D 卷积窗口的宽度和高度。 可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。
strides: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表， 指明卷积沿宽度和高度方向的步长。 可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。 指定任何 stride 值 != 1 与指定 dilation_rate 值 != 1 两者不兼容。
padding: “valid” 或 “same” (大小写敏感)。
data_format: 字符串， channels_last (默认) 或 channels_first 之一，表示输入中维度的顺序。 channels_last 对应输入尺寸为 (batch, height, width, channels)， channels_first 对应输入尺寸为 (batch, channels, height, width)。
dilation_rate: 一个整数或 2 个整数的元组或列表， 指定膨胀卷积的膨胀率。 可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。 当前，指定任何 dilation_rate 值 != 1 与 指定 stride 值 != 1 两者不兼容。
activation: 要使用的激活函数 (详见 activations)。
use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。
kernel_initializer: kernel 权值矩阵的初始化器 (详见 initializers)。
bias_initializer: 偏置向量的初始化器 (详见 initializers)。
kernel_regularizer: 运用到 kernel 权值矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。
bias_regularizer: 运用到偏置向量的正则化函数 (详见 regularizer)。
activity_regularizer: 运用到层输出（它的激活值）的正则化函数 (详见 regularizer)。
kernel_constraint: 运用到 kernel 权值矩阵的约束函数 (详见 constraints)。
bias_constraint: 运用到偏置向量的约束函数 (详见 constraints)。
输入尺寸
如果 data_format=‘channels_first’， 输入 4D 张量，尺寸为 (samples, channels, rows, cols)。
如果 data_format=‘channels_last’， 输入 4D 张量，尺寸为 (samples, rows, cols, channels)。
输出尺寸
如果 data_format=‘channels_first’， 输出 4D 张量，尺寸为 (samples, filters, new_rows, new_cols)。
如果 data_format=‘channels_last’， 输出 4D 张量，尺寸为 (samples, new_rows, new_cols, filters)。

2.MaxPooling2D()

keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None)
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参数：
pool_size: 整数，或者 2 个整数表示的元组， 沿（垂直，水平）方向缩小比例的因数。 （2，2）会把输入张量的两个维度都缩小一半。 如果只使用一个整数，那么两个维度都会使用同样的窗口长度。
strides: 整数，2 个整数表示的元组，或者是 None。 表示步长值。 如果是 None，那么默认值是 pool_size。
padding: “valid” 或者 “same” （区分大小写）。
data_format: 字符串，channels_last (默认)或 channels_first 之一。 表示输入各维度的顺序。 channels_last 代表尺寸是 (batch, height, width, channels) 的输入张量， 而 channels_first 代表尺寸是 (batch, channels, height, width) 的输入张量。

3.UpSampling2D()

keras.layers.UpSampling2D(size=(2, 2), data_format=None