以下内容均为个人理解，如有错误，欢迎指正。
VGG16
网络结构
vgg16的网络结构如下所示，16的含义就是说网络中有16个全连接层。
图1没有画出最后一层。
结合这两张图来看，捋一下网络的结构和卷积的过程：
1.第一阶段：
假设输入图片大小为224 x 224 x 3（如图2），先经历两次3 x 3的卷积，得到 224 x 224 x 64，再经历一次最大池化，得到112 x 112 x 128
2.第二阶段：
由阶段一得到112 x 112 x 128的输入，先经历两次3 x 3的卷积，得到112 x 112 x 128，再经历一次最大池化，得到56 x 56 x 256
3.第三阶段：
由阶段二得到56 x 56 x 256的输入，先经历三次3 x 3的卷积，得到56 x 56 x 256，再经历一次最大池化，得到28 x 28 x 512
4.第四阶段：
由阶段三得到28 x 28 x 512 的输入，先经历三次3 x 3的卷积，得到28 x 28 x 512，再经历一次最大池化，得到14 x 14 x 512
5.第五阶段：
由阶段四得到14 x 14 x 512的输入，先经历三次3 x 3的卷积，得到14 x 14 x 512，再经历一次最大池化。得到7 x 7 x 512
6.第六阶段：
由阶段五得到7 x 7 x 512，先经过三个全连接层，得到1 x 1 x 4096，然后最后经历一次1 x 1 的卷积得到最后的输出。
代码实现
使用pytorch实现
import torch
import torch.nn as nn
# A B D E分别对应VGG11/13/16/19
cfg = {
'A' : [64, 'M', 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'],
'B' : [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'],
'D' : [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 'M'],
'E' : [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 512, 'M']
}
class VGG16(nn.Module):
# num_classes=3表明是三分类
def __init__(self, features, num_classes=3, init_weights=True):
super(VGG16, self).__init__()
self.features = features
# 构造序列器
self.classifier = nn.Sequential(
# nn.Linear用于构造全连接层
# 第一个参数512*7*7由网络结构决定，不可变
# 第二个参数表示输出张量的大小，也表示神经元的个数，可以微调
nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096),
nn.ReLU(True),
nn.Dropout(),
nn.Linear(4096, 4096),
nn.ReLU(True),
nn.Dropout(),
nn.Linear(4096, num_classes)
)
if init_weights:
self._initialize_weights()
# --------------------------------------------------------#
# 关于nn.Linear torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True)
# nn.Linear用于设置全连接层，其输入输出一般都设置为二维张量，形状为[batch_size,size]
# in_features - size of each input sample，输入的二维张量大小
# out_features - size of each output sample，输出的二维张量大小
# bias - if set to False, the layer will not learn an additive bias
# 从shape的角度来理解，就是相当于输入[batch_size, in_features],输出[batch_size, out_features]
# --------------------------------------------------------#
def forward(self, x): # x为输入的张量
# 输入的张量x经过所有的卷积层，得到的特征层
x = self.features(x)
# 调整x的维度
x = x.view(x.size(0), -1)
# 使用构造的序列器，最终输出num_classes用于最后的类别判断
x = self.classifier(x)
return x
# 初始化权重
def _initialize_weights(self):
for m in self.modules():
if isinstance(m, nn.Conv2d):
nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu')
if m.bias is not None:
nn.init.constant_(m.bias, 0)
elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
nn.init.constant_(m.weight, 1)
nn.init.constant_(m.bias, 0)
elif isinstance(m, nn.Linear):
nn.init.normal_(m.weight, 0, 0.01)
nn.init.constant_(m.bias, 0)
# 构造卷积层的实现函数
def make_layers(cfg, batch_normal=False):
layers = []
# 初始通道数为3，假设输入的图片为RGB图
in_channels = 3
for v in cfg:
# 如果当前是池化层
if v == 'M':
layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)]
# 如果是卷积层+（BN）+ReLU
else:
# in_channels：输入通道数
# v：输出通道数
# kernel_size：卷积核大小
# padding：边缘补数
conv2d = nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=3, padding=1)
if batch_normal: # 如果要进行批处理规范化，即添加BN层
layers += [conv2d, nn.BatchNorm2d(v), nn.ReLU(True)]
else:
layers += [conv2d, nn.ReLU(True)]
# 更新通道数
in_channels = v
# 返回卷积部分的序列器
return nn.Sequential(*layers)
def vgg16(**kwargs):
model = VGG16(make_layers(cfg['D'], batch_normal=False), **kwargs)
return model
UNet
参考讲解：链接
网络结构
顾名思义，UNet就是一个U形结构，通过卷积、下采样、上采样来实现网络结构。
1.卷积
把UNet分成一个个小模块来看，发现每一小模块都有连续的两次卷积
2.下采样
下采样就是一次最大池化操作，再连接两次卷积操作。
3.上采样
上采样过程包括常规的上采样操作，和特征融合。特征融合就相当于把两个特征层摞在一起，合成一个层。当两个特征层的大小不一致的时候，有两种处理方法：一种是将大的层裁剪小；另一种是将小的层填充大。UNet采用的是填充的方法，即填充尺寸较小的层。
4.最后一次卷积
最后输出的时候，UNet需要根据num_classes整合输出通道，即需要最后进行一次卷积操作。
代码实现
使用pytorch实现
import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn import functional as F
# 连续两次卷积模块
class DoubleConv(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(DoubleConv, self).__init__()
# 构造序列器
self.double_conv = nn.Sequential(
# in_channels：输入通道数
# out_channels：输出通道数
# kernel_size：卷积核大小
# padding：边缘填充，此处是用0填充
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=0),
# 添加BN层
nn.BatchNorm2d(out_channels),
nn.ReLU(True),
nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=0),
nn.BatchNorm2d(out_channels),
nn.ReLU(True)
)
def forward(self, x):
return self.double_conv(x)
class DownSampling(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(DownSampling, self).__init__()
# 执行一次最大池化，连接DoubleConv模块
self.maxpool_to_conv = nn.Sequential(
nn.MaxPool2d(2),
DoubleConv(in_channels, out_channels)
)
def forward(self, x):
return self.maxpool_to_conv(x)
class UpSampling(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, bilinear=True):
super(UpSampling, self).__init__()
if bilinear:
# 采用双线性插值的方法进行上采样
self.up = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True)
else:
# 采用反卷积进行上采样
self.up = nn.ConvTranspose2d(in_channels, in_channels//2, kernel_size=2, stride=2)
self.conv = DoubleConv(in_channels, out_channels)
# inputs1：上采样的数据（对应图中绿色箭头传来的数据）
# inputs2：特征融合的数据（对应图中灰色箭头传来的数据）
def forward(self, inputs1, inputs2):
# 进行一次up操作
inputs1 = self.up(inputs1)
# 进行特征融合
# 首先对较小的层进行填充
diffY = torch.tensor([inputs2.size()[2] - inputs1.size()[2]])
diffX = torch.tensor([inputs2.size()[3] - inputs1.size()[3]])
inputs1 = F.pad(inputs1, [diffX // 2, diffX - diffX // 2,
diffY // 2, diffY - diffY // 2])
# 得到融合后的层
outputs = torch.cat([inputs2, inputs1], dim=1)
# 最后连接DoubleConv模块
return self.conv(outputs)
class LastConv(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(LastConv, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)
def forward(self, x):
return self.conv(x)
class UNet(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, num_classes, bilinear=False):
super(UNet, self).__init__()
self.in_channels = in_channels
self.num_classes = num_classes
self.bilinear = bilinear
self.inputs = DoubleConv(in_channels, 64)
self.down_1 = DownSampling(64, 128)
self.down_2 = DownSampling(128, 256)
self.down_3 = DownSampling(256, 512)
self.down_4 = DownSampling(512, 1024)
self.up_1 = UpSampling(1024, 512, self.bilinear)
self.up_2 = UpSampling(512, 256, self.bilinear)
self.up_3 = UpSampling(256, 128, self.bilinear)
self.up_4 = UpSampling(128, 64, self.bilinear)
self.outputs = LastConv(64, num_classes)
def forward(self, x):
# down部分
x1 = self.inputs(x) # 输入图像x经过连续两次卷积得到的第一个特征层x1
x2 = self.down_1(x1) # x1进行一次下采样后得到的第二个特征层x2，注意下采样操作包括最大池化和DoubleConv
x3 = self.down_2(x2) # x2进行一次下采样后得到的第三个特征层x3
x4 = self.down_3(x3) # x3进行一次下采样后得到的第四个特征层x4
x5 = self.down_4(x4) # x4进行一次下采样后得到的第五个特征层x5
# up部分
x6 = self.up_1(x5, x4) # 特征层x5，x4进行一次上采样得到层x6，注意上采样操作包括上采样、层融合、卷积
x7 = self.up_2(x6, x3) # x6和x3进行一次上采样得到层x7
x8 = self.up_3(x7, x2) # x7和x2进行一次上采样得到层x8
x = self.up_1(x8, x1) # x8和x1进行一次上采样得到层x
# last_conv部分
outputs = self.outputs(x) # 层x进行一次1x1的卷积得到最后的输出
return outputs
VGG16 + UNet
由于UNet的特征提取部分（对应网络的左半部分）和VGG16的结构相似，可以用VGG16_upsampling的方式来实现UNet，这样可以用预训练的成熟模型来加速整个UNet的训练。（此处可以参考迁移学习）
代码实现
可以通过在函数中添加pretrained参数来设置是否采用预训练模型，网上有训练好的VGG16的权重文件：链接
# 改写函数
def vgg16(**kwargs):
model = VGG16(make_layers(cfg['D'], batch_normal=False), **kwargs)
del model.classifier # UNet中没用到最后的全连接层
return model
class UNet(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, num_classes, bilinear=False):
super(UNet, self).__init__()
self.in_channels = in_channels
self.num_classes = num_classes
self.bilinear = bilinear
self.vgg = vgg16()
self.up_1 = UpSampling(1024, 512, self.bilinear)
self.up_2 = UpSampling(512, 256, self.bilinear)
self.up_3 = UpSampling(256, 128, self.bilinear)
self.up_4 = UpSampling(128, 64, self.bilinear)
self.outputs = LastConv(64, num_classes)
def forward(self, x):
# down部分
[x1, x2, x3, x4, x5] = self.vgg.forward(x)
# up部分
x6 = self.up_1(x5, x4) # 特征层x5，x4进行一次上采样得到层x6，注意上采样操作包括上采样、层融合、卷积
x7 = self.up_2(x6, x3) # x6和x3进行一次上采样得到层x7
x8 = self.up_3(x7, x2) # x7和x2进行一次上采样得到层x8
x = self.up_1(x8, x1) # x8和x1进行一次上采样得到层x
# last_conv部分
outputs = self.outputs(x) # 层x进行一次1x1的卷积得到最后的输出
return outputs