U-net使用, 影象分割(邊緣檢測)
轉載： http://blog.csdn.net/qq_18293213/article/details/72423592
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
通過閱讀這篇論文了解到在醫學影象領域還是有這樣一個網路存在, 它是用於獲得影象的邊緣. 文中說是FCN的延伸,
U-net這篇論文的作者是參加一個ISBI的競賽, 獲得了不錯的效果,然後將其的成果分享給大家,以供大家學習.http://brainiac2.mit.edu/isbi_challenge/ 這是ISBI的官網.
1 這篇論文使用的網路結構:
網路結構如圖所示, 藍色代表卷積和啟用函式, 灰色代表複製, 紅色代表下采樣, 綠色代表上取樣然後在卷積, conv 1X1代表核為1X1的卷積操作, 可以看出這個網路沒有全連線,只有卷積和下采樣. 這也是一個端到端的影象, 即輸入是一幅影象, 輸出也是一副影象. 好神奇.
2 ISBI 競賽是一個關於細胞分割的競賽, 或者說是細胞邊緣檢測的競賽, 這個比賽官方只提供了30張訓練影象, 30張測試影象. 資料量非常少, 怎麼辦? 我們可以做資料增強, 資料增強之後資料還不是很多, 沒問題, Ｕ-net適用於小資料集（這個不是很準確，也沒有官方的說明）．
３ 做這個問題的思路， 大約一個多月以前看到交大某位大神的部落格，他的博文地址
http://blog.csdn.NET/u012931582/article/details/70215756 ， 我也是根據他的程式碼來改的，還沒達到大神的能力．
(1) 官方提供的是一個tif檔案的資料，將３０張512Ｘ512的圖片壓縮（暫時理解為壓縮吧）或者堆疊在一起，一開始我還以為就一張訓練影象，一張label， 一張測試影象，還把我苦惱了一段時間（汗）． 首先要安裝libtiff這個Python包，目前只能在python２上安裝成功，（pip install libtiff）, python3沒有安裝成功，又把我苦惱了一段時間．安裝之後就可以將這看似一張的影象，轉換為３０張512ｘ512的影象．方法大致如下：
- from libtiff import *
- imgstack = TIFF3D.read_image('train-volume.tif')
- for i in range(imgstack.shape[0]):
- savepath = '../../deform/tarin/' + str(i) + '.tif'
- img = TIFF.open(savepath, 'w')
- img.write_image(imgstack[i])
同樣的方法，我們也可以將label(影象)，和測試集分開來．這樣訓練集，測試集，label(GroundTruth), 都有了．但是資料量太少，怎麼辦？資料增強把，參考http://lib.csdn.net/article/machinelearning/32736 ，這是使用keras實現資料增強的例子（data augmentation）．資料增強的時候要注意，因為你的訓練集中的每一個影象和label是一一對應的，所以你的每一張訓練影象是怎樣扭曲加噪聲，label就要怎樣扭曲加噪聲，大神給我提供了一個思路，就是把
label當做訓練影象的一個通道，這樣他們就可以進行同樣的資料增強了．
（２）資料增強之後就可以進行訓練網路了，將訓練集，label,測試集生成一個npy檔案，然後送入Ｕ-net就可以了．然後對在測試集上進行測試，跑的特別慢．結果如下：
程式碼詳見：https://github.com/silencemao/detect-cell-edge-use-unet
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