U-Net

Архитектура ядра

Архитектура U-Net состоит из двух основных путей, соединенных таким образом, что они напоминают букву "U": сужающий путь (также известный как кодер) и расширяющий путь (также известный как декодер).

1. Контрактивный путь (кодировщик): Этот путь соответствует типичной архитектуре CNN. Он состоит из многократного применения двух сверток 3x3 (непарные свертки), за каждой из которых следует активационная функция Rectified Linear Unit (ReLU), а затем операция 2x2 max pooling с шагом 2 для понижающей дискретизации. На каждом шаге понижающей дискретизации количество каналов признаков удваивается. Этот путь захватывает контекст входного изображения, постепенно уменьшая пространственное разрешение и одновременно увеличивая информацию о признаках.
2. Расширительный путь (декодер): Этот путь состоит из повторяющихся шагов повышения дискретизации карты признаков с последующей сверткой 2x2 ("up-convolution"), которая вдвое уменьшает количество каналов признаков, конкатенации с соответствующим образом обрезанной картой признаков из сужающего пути и двух сверток 3x3, за каждой из которых следует ReLU. Обрезка необходима из-за потери пограничных пикселей в каждой свертке. На последнем слое используется свертка 1х1, чтобы сопоставить каждый вектор признаков с нужным количеством классов. Этот путь обеспечивает точную локализацию, постепенно увеличивая разрешение выходного сигнала и объединяя его с признаками высокого разрешения из сужающего пути через пропускные соединения. Архитектуры кодировщиков-декодировщиков, подобные U-Net, часто встречаются в задачах сегментации.
3. Скип-соединения: Ключевым новшеством, соединяющим эти два пути, является использование пропускных соединений. Эти соединения копируют карты признаков из слоев в сужающемся тракте и объединяют их с соответствующими картами признаков в расширяющемся тракте. Это позволяет декодеру напрямую обращаться к признакам высокого разрешения, изученным кодером, что очень важно для создания карт сегментации с точными деталями.

Ключевые особенности и преимущества

Дизайн U-Net дает несколько преимуществ, особенно для задач сегментации:

• Точная локализация: Экспансивный путь в сочетании с пропускными соединениями позволяет сети генерировать маски сегментации с очень тонкой детализацией.
• Эффективность при работе с небольшими наборами данных: U-Net можно эффективно обучать даже на относительно небольших наборах обучающих данных, что часто встречается при анализе медицинских изображений. Для обучения сети желаемым инвариантам вместе с U-Net часто используется обширное дополнение данных.
• Обучение от конца до конца: Вся сеть может быть обучена от входных изображений до выходных карт сегментации напрямую, что упрощает конвейер обучения.
• Хорошая обобщенность: Он показал высокую производительность не только в медицинской визуализации, но и в других областях, требующих точной сегментации.

Применение в реальном мире

Хотя изначально U-Net был разработан для биомедицинской визуализации, его архитектура универсальна и может быть адаптирована для множества приложений:

• Анализ медицинских изображений: Его основное применение по-прежнему заключается в сегментировании медицинских изображений, таких как снимки МРТ(пример набора данных Brain Tumor), снимки КТ и микроскопические изображения, для решения таких задач, как обнаружение опухолейUltralytics блогUltralytics об обнаружении опухолей), сегментация органов и подсчет клеток. Подробнее читай в обзорах сегментации биомедицинских изображений. Она помогает автоматизировать анализ, соответствующий таким стандартам, как DICOM.
• Анализ спутниковых снимков: U-Net используется для классификации почвенно-растительного покрова, выделения дорожной сети, сегментации площади зданий и мониторинга изменений окружающей среды по спутниковым или аэрофотоснимкам. Изучи различные приложения для дистанционного зондирования.
• Автономное вождение: Сегментирование дорожных полос, пешеходов и других транспортных средств для понимания сцены.
• Промышленный контроль качества: Обнаружение дефектов или сегментирование компонентов в производственных процессах(AI in Manufacturing).
• Сельское хозяйство: Сегментирование культур, сорняков или оценка состояния растений по снимкам с дронов(AI in Agriculture).

Отличие U-Net от похожих концепций

U-Net фокусируется в первую очередь на семантической сегментации, присваивая каждому пикселю изображения метку класса (например, "опухоль", "дорога", "здание"). Это отличается от:

• Сегментация экземпляров: Эта задача не только классифицирует пиксели, но и различает отдельные экземпляры объектов, относящихся к одному классу (например, обозначить автомобиль_1, автомобиль_2, автомобиль_3 по-разному). Хотя U-Net можно адаптировать для сегментации экземпляров, модели вроде R-CNN Маска часто подходят для этого более непосредственно.
• Обнаружение объектов: Это подразумевает идентификацию объектов и рисование ограничительных ра мок вокруг них, а не классификацию каждого пикселя. Такие модели, как Ultralytics YOLO являются самыми современными для обнаружения объектов и известны своей скоростью и точностью.
• Современные модели сегментации: Хотя U-Net остается влиятельной, новые архитектуры, включая сегментационные варианты таких моделей, как Ultralytics YOLOv8 и YOLO11предоставляют мощные возможности сегментации, часто оптимизированные для более быстрого вывода в реальном времени и использующие такие достижения в глубоком обучении, как блоки трансформации или безъякорные конструкции.

Обучение и инструменты

Для обучения U-сети требуются аннотированные данные на уровне пикселей, когда каждый пиксель на обучающих изображениях помечается соответствующим классом. Такой процесс аннотирования данных может быть трудоемким, особенно для сложных медицинских или спутниковых изображений. Модели U-Net обычно реализуются и обучаются с помощью популярных фреймворков глубокого обучения, таких как PyTorchPyTorch официальный сайтPyTorch ) и TensorFlowTensorFlow официальный сайтTensorFlow ). Для загрузки и предварительной обработки изображений часто используются библиотеки вроде OpenCV. Платформы вроде Ultralytics HUB могут помочь управлять наборами данных и упростить процесс обучения моделей даже для сложных задач сегментации. Эффективное обучение часто включает в себя тщательную настройку гиперпараметров и изучение различных алгоритмов оптимизации.