Pytorch的学习——U-Net语义分割_unet语义分割多分类代码

U-Net

UNet是通过自编码的形式实现物体的分类与预测，其主体由一个编码器与一个解码器组成，结构如下图。

该网络先对维度为（3，H，W）的图像进行4次下采样，再进行上采样，用之前的低层特征图，与上采样后的特征图进行融合，重复上采样和融合过程直到得到与输入图像尺寸相同的分割图，输出结果图的维度为（1，H，W），最后通过sigmoid()函数将数值化为（0，1）区间，得到输出图。

模型代码

import torch.nn as nn
import torch


class DoubleConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_ch, out_ch):
        super(DoubleConv, self).__init__()
        self.conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_ch, out_ch, 3, padding=1),  # in_ch、out_ch是通道数
            nn.BatchNorm2d(out_ch),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(out_ch, out_ch, 3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(out_ch),
            nn.ReLU(inplace=True)
        )

    def forward(self, x):
        return self.conv(x)


class UNet(nn.Module):
    def __init__(self, in_ch, out_ch):
        super(UNet, self).__init__()
        # 编码器
        self.conv1 = DoubleConv(in_ch, 64)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2)  # 池化，每次把图像尺寸缩小一半
        self.conv2 = DoubleConv(64, 128)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(2)
        self.conv3 = DoubleConv(128, 256)
        self.pool3 = nn.MaxPool2d(2)
        self.conv4 = DoubleConv(256, 512)
        self.pool4 = nn.MaxPool2d(2)
        self.conv5 = DoubleConv(512, 1024)
        # 解码器
        self.up6 = nn.ConvTranspose2d(1024, 512, 2, stride=2)
        self.conv6 = DoubleConv(1024, 512)
        self.up7 = nn.ConvTranspose2d(512, 256, 
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