U-Net 解读

1. 介绍

计算机视觉领域，全卷积网络（FCN）是比较有名的图像分割网络，医学图像处理方向，U-Net可以说是一个更加炙手可热的网络。医疗分割问题，都可以通过U-Net架构，进行相应问题处理，得到分割效果。

U-Net和FCN非常的相似，U-Net比FCN稍晚提出来，但都发表在2015年，和FCN相比，U-Net的第一个特点是完全对称，也就是左边和右边是很类似的，而FCN的decoder相对简单，只用了一个deconvolution的操作，之后并没有跟上卷积结构。第二个区别就是skip connection，FCN用的是加操作（summation），U-Net用的是叠操作（concatenation）。这些都是细节，重点是它们的结构用了一个比较经典的思路，也就是编码和解码（encoder-decoder），早在2006年就被Hinton大神提出来发表在了Science上（ Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks）.

编解码结构提出的主要作用并不是分割，而是压缩图像和去噪声。输入是一幅图，经过下采样的编码，得到一串比原先图像更小的特征，相当于压缩，然后再经过一个解码，理想状况就是能还原到原来的图像。这样的话我们存一幅图的时候就只需要存一个特征和一个解码器即可。

后来把编解码思路被用在了图像分割的问题上，也就是现在我们看到的U-Net结构，在它被提出的三年中，有很多很多的论文去讲如何改进U-Net或者FCN，不过这个分割网络的本质的拓扑结构是没有改动的。

输入是一幅图，输出是目标的分割结果。继续简化就是，一幅图，编码，或者说降采样，然后解码，也就是升采样，然后输出一个分割结果。根据结果和真实分割的差异，反向传播来训练这个分割网络。我们可以说，U-Net里面最精彩的部分就是这三部分：

• 下采样
• 上采样
• skip connection

2. 改进

在基本的网络拓扑上，根据自己研究的实际问题，进行网络参数的改动，实现最终分割。

下采样的特征：

    进行特征的提取，提取图像的位置、语义等信息

浅层结构可以抓取图像的一些简单的特征，比如边界，颜色，而深层结构因为感受野大了，而且经过的卷积操作多了，能抓取到图像的一些说不清道不明的抽象特征，

上采样的特征：

     升采样的最大的作用其实就是把抽象的特征再还原解码到原图的尺寸，最终得到分割结果

长连接：

U-Net中的长连接是有必要的，它联系了输入图像的很多信息，有助于还原降采样所带来的信息损失

3. 发展

     抓取不同层次的特征，将它们通过特征叠加的方式整合，不同层次的特征，或者说不同大小的感受野，对于大小不一的目标对象的敏感度是不同的，比如，感受野大的特征，可以很容易的识别出大物体的，但是在实际分割中，大物体边缘信息和小物体本身是很容易被深层网络一次次的降采样和一次次升采样给弄丢的，这个时候就可能需要感受野小的特征来帮助。