在本文中，主要是对3D UNet 进行一个学习和梳理。对于3D UNet 网上的资料和GitHub直接获取的代码很多，不需要自己从0开始。那么本文的目的是啥呢？
本文就是想拆解下其中的结构，看看对于一个3D的UNet，和2D的UNet，究竟有什么不同？如果是你自己构建，有什么样的经验和技巧可以学习。
3D的UNet的论文地址：3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation
对于2D的UNet感兴趣的小伙伴，可以先跳转去这里：【BraTS】Brain Tumor Segmentation 脑部肿瘤分割2（UNet的复现）；相信阅读完，你会对这个模型，心中已经有了结构。
对本系列的其他篇章，点击下面👇链接：
- 【3D 图像分割】基于 Pytorch 的 VNet 3D 图像分割1（综述篇）
- 【3D 图像分割】基于 Pytorch 的 VNet 3D 图像分割2（基础数据流篇）
- 【3D 图像分割】基于 Pytorch 的 VNet 3D 图像分割6（数据预处理）
- 【3D 图像分割】基于 Pytorch 的 VNet 3D 图像分割7（数据预处理）
- 【3D 图像分割】基于 Pytorch 的 VNet 3D 图像分割8（CT肺实质分割）
- 【3D 图像分割】基于 Pytorch 的 VNet 3D 图像分割9（patch 的 crop 和 merge 操作）
一、 3D UNet 结构剖析
unet无论是2D，还是3D，从整体结构上进行划分，大体可以分位以下两个阶段：
- 下采样的阶段，也就是U的左边（
encoder），负责对特征提取； - 上采样的阶段，也就是U的右边（
decoder），负责对预测恢复。
如下图展示的这样：
其中：
- 蓝色框表示的是特征图；
- 绿色长箭头，是
concat操作； - 橘色三角，是
conv+bn+relu的组合； - 红色的向下箭头，是
max pool； - 黄色的向上箭头，是
up conv； - 最后的紫色三角，是
conv，恢复了最终的输出特征图；
对于模型构建这块，可以在论文中，看看作者是如何描述网络结构的：
Like the standard u-net, it has an analysis and a synthesis path each with four resolution steps.In the analysis path, each layer contains two 3 × 3 × 3 convolutions each followed by a rectified linear unit (ReLu), and then a 2 × 2 × 2 max pooling with strides of two in each dimension.In the synthesis path, each layer consists of an upconvolution of 2 × 2 × 2 by strides of two in each dimension, followed by two 3 × 3 × 3 convolutions each followed by a ReLu.Shortcut connections from layers of equal resolution in the analysis path provide the essential high-resolution features to the synthesis path.In the last layer a 1×1×1 convolution reduces the number of output channels to the number of labels which is 3 in our case.
从论文中的网络结构示意图也可以发现：
- 水平看，每一个小块，基本都是三个特征图，最后一层除外；
- 水平看，每个特征图之间，都是橘色三角，是
conv+bn+relu的组合，最后一层除外； encoder阶段，连接各个水平块的，是下采样；decoder阶段，连接各个水平块的，是反卷积（upconvolution）；- 还有就是绿色长箭头的
concat，和最后的conv输出特征图。
二、 3D UNet 复现
复线在3D UNet前，可以先参照下相对简单，且很深渊源的2D UNet结构。其中被多次使用的一个水平块中，也是两个conv+bn+relu的组合，2D UNet的构建如下所示：
class ConvBlock2d(nn.Module):
def __init__(self, in_ch, out_ch):
super(ConvBlock2d, self).__init__()
# 第1个3*3的卷积层
self.conv1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.BatchNorm2d(out_ch),
nn.ReLU(inplace=True),
)
# 第2个3*3的卷积层
self.conv2 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(out_ch, out_ch, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.BatchNorm2d(out_ch),
nn.ReLU(inplace=True),
)
# 定义数据前向流动形式
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
return x
而在3D UNet的一个水平块中，同样是两个conv+bn+relu的组合，如下所示：
is_elu = False
def activateELU(is_elu, nchan):
if is_elu:
return nn.ELU(inplace=True)
else:
return nn.PReLU(nchan)
def ConvBnActivate(in_channels, middle_channels, out_channels):
# This is a block with 2 convolutions
# The first convolution goes from in_channels to middle_channels feature maps
# The second convolution goes from middle_channels to out_channels feature maps
conv = nn.Sequential(
nn.Conv3d(in_channels, middle_channels, stride=1, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm3d(middle_channels),
activateELU(is_elu, middle_channels),
nn.Conv3d(middle_channels, out_channels, stride=1, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm3d(out_channels),
activateELU(is_elu, out_channels),
)
return conv
2.1、模块搭建
可以发现，nn.Conv2d变成了nn.Conv3d，nn.BatchNorm2d变成了nn.BatchNorm3d。遵照这个规则，构建下采样MaxPool3d、上采样反卷积ConvTranspose3d，以及最后紫色一层卷积，输出特征层FinalConvolution，如下：
def DownSample():
# It halves the spatial dimensions on every axes (x,y,z)
return nn.MaxPool3d(kernel_size=2, stride=2)
def UpSample(in_channels, out_channels):
# It doubles the spatial dimensions on every axes (x,y,z)
return nn.ConvTranspose3d(in_channels, out_channels, kernel_size=2, stride=2)
def FinalConvolution(in_channels, out_channels):
return nn.Conv3d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)
除此之外，绿色长箭头，concat操作，是在水平方向上，也就是列上进行组合，如下所示：
def CatBlock(x1, x2):
return torch.cat((x1, x2), 1)
至此，构建模型所需要的各个组块，都准备完毕了。接下来就是构建模型，将各个组块搭起来。其中有个规律：
- 除
encoder中第一conv+bn+relu外，每一次前都需要下采样； decoder中，每一个conv+bn+relu前，都需要上采样；- 并且，
decoder中第一个conv操作，需要进行concat操作； DownSample的channel不变，特征图尺寸变小；UpSample的channel不变，特征图尺寸变大；
那就把这些规则，根据图示给加上，组合后的一个类，就如下所示：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class UNet3D(nn.Module):
def __init__(self, num_out_classes=2, input_channels=1, init_feat_channels=32):
super().__init__()
# Encoder layers definitions
self.down_sample = DownSample()
self.init_conv = ConvBnActivate(input_channels, init_feat_channels, init_feat_channels*2)
self.down_conv1 = ConvBnActivate(init_feat_channels*2, init_feat_channels*2, init_feat_channels*4)
self.down_conv2 = ConvBnActivate(init_feat_channels*4, init_feat_channels*4, init_feat_channels*8)
self.down_conv3 = ConvBnActivate(init_feat_channels*8, init_feat_channels*8, init_feat_channels*16)
# Decoder layers definitions
self.up_sample1 = UpSample(init_feat_channels*16, init_feat_channels*16)
self.up_conv1 = ConvBnActivate(init_feat_channels*(16+8), init_feat_channels*8, init_feat_channels*8)
self.up_sample2 = UpSample(init_feat_channels*8, init_feat_channels*8)
self.up_conv2 = ConvBnActivate(init_feat_channels*(8+4), init_feat_channels*4, init_feat_channels*4)
self.up_sample3 = UpSample(init_feat_channels*4, init_feat_channels*4)
self.up_conv3 = ConvBnActivate(init_feat_channels*(4+2), init_feat_channels*2, init_feat_channels*2)
self.final_conv = FinalConvolution(init_feat_channels*2, num_out_classes)
# Softmax
self.softmax = F.softmax
def forward(self, image):
# Encoder Part #
# B x 1 x Z x Y x X
layer_init = self.init_conv(image)
# B x 64 x Z x Y x X
max_pool1 = self.down_sample(layer_init)
# B x 64 x Z//2 x Y//2 x X//2
layer_down2 = self.down_conv1(max_pool1)
# B x 128 x Z//2 x Y//2 x X//2
max_pool2 = self.down_sample(layer_down2)
# B x 128 x Z//4 x Y//4 x X//4
layer_down3 = self.down_conv2(max_pool2)
# B x 256 x Z//4 x Y//4 x X//4
max_pool_3 = self.down_sample(layer_down3)
# B x 256 x Z//8 x Y//8 x X//8
layer_down4 = self.down_conv3(max_pool_3)
# B x 512 x Z//8 x Y//8 x X//8
# Decoder part #
layer_up1 = self.up_sample1(layer_down4)
# B x 512 x Z//4 x Y//4 x X//4
cat_block1 = CatBlock(layer_down3, layer_up1)
# B x (256+512) x Z//4 x Y//4 x X//4
layer_conv_up1 = self.up_conv1(cat_block1)
# B x 256 x Z//4 x Y//4 x X//4
layer_up2 = self.up_sample2(layer_conv_up1)
# B x 256 x Z//2 x Y//2 x X//2
cat_block2 = CatBlock(layer_down2, layer_up2)
# B x (128+256) x Z//2 x Y//2 x X//2
layer_conv_up2 = self.up_conv2(cat_block2)
# B x 128 x Z//2 x Y//2 x X//2
layer_up3 = self.up_sample3(layer_conv_up2)
# B x 128 x Z x Y x X
cat_block3 = CatBlock(layer_init, layer_up3)
# B x (64+128) x Z x Y x X
layer_conv_up3 = self.up_conv3(cat_block3)
# B x 64 x Z x Y x X
final_layer = self.final_conv(layer_conv_up3)
# B x 2 x Z x Y x X
return self.softmax(final_layer, dim=1)
2.2、模型初测
定义好了模型还不算完，分阶段测试下构建的网络是不是和我们所预想的一样。我们给他一个输入，测试下是否与我们最初的想法是一致的，是否报错等等问题，如下这样：
DEVICE = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 没gpu就用cpu
print(DEVICE)
# Tensors for 3D Image Processing in PyTorch
# Batch x Channel x Z x Y x X
# Batch size BY x Number of channels x (BY Z dim) x (BY Y dim) x (BY X dim)
if __name__ == '__main__':
from torchsummary import summary
model = UNet3D(num_out_classes=3, input_channels=3, init_feat_channels=32)
# print(model)
summary(model, input_size=(3, 128, 128, 64), batch_size=-1, device='cpu')
打印的内容如下：
----------------------------------------------------------------
Layer (type) Output Shape Param #
================================================================
Conv3d-1 [-1, 32, 128, 128, 64] 2,624
BatchNorm3d-2 [-1, 32, 128, 128, 64] 64
PReLU-3 [-1, 32, 128, 128, 64] 32
Conv3d-4 [-1, 64, 128, 128, 64] 55,360
BatchNorm3d-5 [-1, 64, 128, 128, 64] 128
PReLU-6 [-1, 64, 128, 128, 64] 64
MaxPool3d-7 [-1, 64, 64, 64, 32] 0
Conv3d-8 [-1, 64, 64, 64, 32] 110,656
BatchNorm3d-9 [-1, 64, 64, 64, 32] 128
PReLU-10 [-1, 64, 64, 64, 32] 64
Conv3d-11 [-1, 128, 64, 64, 32] 221,312
BatchNorm3d-12 [-1, 128, 64, 64, 32] 256
PReLU-13 [-1, 128, 64, 64, 32] 128
MaxPool3d-14 [-1, 128, 32, 32, 16] 0
Conv3d-15 [-1, 128, 32, 32, 16] 442,496
BatchNorm3d-16 [-1, 128, 32, 32, 16] 256
PReLU-17 [-1, 128, 32, 32, 16] 128
Conv3d-18 [-1, 256, 32, 32, 16] 884,992
BatchNorm3d-19 [-1, 256, 32, 32, 16] 512
PReLU-20 [-1, 256, 32, 32, 16] 256
MaxPool3d-21 [-1, 256, 16, 16, 8] 0
Conv3d-22 [-1, 256, 16, 16, 8] 1,769,728
BatchNorm3d-23 [-1, 256, 16, 16, 8] 512
PReLU-24 [-1, 256, 16, 16, 8] 256
Conv3d-25 [-1, 512, 16, 16, 8] 3,539,456
BatchNorm3d-26 [-1, 512, 16, 16, 8] 1,024
PReLU-27 [-1, 512, 16, 16, 8] 512
ConvTranspose3d-28 [-1, 512, 32, 32, 16] 2,097,664
Conv3d-29 [-1, 256, 32, 32, 16] 5,308,672
BatchNorm3d-30 [-1, 256, 32, 32, 16] 512
PReLU-31 [-1, 256, 32, 32, 16] 256
Conv3d-32 [-1, 256, 32, 32, 16] 1,769,728
BatchNorm3d-33 [-1, 256, 32, 32, 16] 512
PReLU-34 [-1, 256, 32, 32, 16] 256
ConvTranspose3d-35 [-1, 256, 64, 64, 32] 524,544
Conv3d-36 [-1, 128, 64, 64, 32] 1,327,232
BatchNorm3d-37 [-1, 128, 64, 64, 32] 256
PReLU-38 [-1, 128, 64, 64, 32] 128
Conv3d-39 [-1, 128, 64, 64, 32] 442,496
BatchNorm3d-40 [-1, 128, 64, 64, 32] 256
PReLU-41 [-1, 128, 64, 64, 32] 128
ConvTranspose3d-42 [-1, 128, 128, 128, 64] 131,200
Conv3d-43 [-1, 64, 128, 128, 64] 331,840
BatchNorm3d-44 [-1, 64, 128, 128, 64] 128
PReLU-45 [-1, 64, 128, 128, 64] 64
Conv3d-46 [-1, 64, 128, 128, 64] 110,656
BatchNorm3d-47 [-1, 64, 128, 128, 64] 128
PReLU-48 [-1, 64, 128, 128, 64] 64
Conv3d-49 [-1, 3, 128, 128, 64] 195
================================================================
Total params: 19,077,859
Trainable params: 19,077,859
Non-trainable params: 0
----------------------------------------------------------------
Input size (MB): 12.00
Forward/backward pass size (MB): 8544.00
Params size (MB): 72.78
Estimated Total Size (MB): 8628.78
----------------------------------------------------------------
其中，我们测试的参数量是19,077,859，论文中说的参数量：The architecture has 19069955 parameters in total. 有略微的差别。
后面再调用模型，进行一次前向传播，loss运算和反向回归。如果这里都通过了，那么后面构建训练代码，就更简单了很多。如下：
if __name__ == '__main__':
input_channels = 3
num_out_classes = 2
init_feat_channels = 32
batch_size = 4
model = UNet3D(num_out_classes=num_out_classes, input_channels=input_channels, init_feat_channels=init_feat_channels)
# B x C x Z x Y x X
# 4 x 1 x 64 x 64 x 64
input_batch_size = (batch_size, input_channels, 128, 128, 64)
input_example = torch.rand(input_batch_size)
unet = model.to(DEVICE)
input_example = input_example.to(DEVICE)
output = unet(input_example)
# output = output.cpu().detach().numpy()
# Expected output shape
# B x N x Z x Y x X
# 4 x 2 x 64 x 64 x 64
expected_output_shape = (batch_size, num_out_classes, 128, 128, 64)
print("Output shape = {}".format(output.shape))
assert output.shape == expected_output_shape, "Unexpected output shape, check the architecture!"
expected_gt_shape = (batch_size, 128, 128, 64)
ground_truth = torch.ones(expected_gt_shape)
ground_truth = ground_truth.long().to(DEVICE)
# Defining loss fn
ce_layer = torch.nn.CrossEntropyLoss()
# Calculating loss
ce_loss = ce_layer(output, ground_truth)
print("CE Loss = {}".format(ce_loss))
# Back propagation
ce_loss.backward()
输出内容如下：
Output shape = torch.Size([4, 2, 128, 128, 64])
CE Loss = 0.6823387145996094
2.3、疑问汇总
在GitHub上，一篇关于3D UNet的仓库，获得了1.6k 星星。链接地址在这里：pytorch-3dunet
在这个GitHub里面，增加了很多的注释，也带来了一些心中的疑惑。
2.3.1、什么时候使用softmax？什么时候使用sigmoid？
选择使用softmax或sigmoid作为输出层的依据取决于您的任务类型和具体情况。
-
如果您的任务是对每个像素进行多类别分类(语义分割)，例如图像分割任务，那么您可以使用
softmax作为输出层。softmax将为每个像素分配一个概率分布，表示该像素属于每个类别的概率，这样可以确保每个像素的预测结果归一化，并且所有通道的概率之和为1。这种方法通常用于分割器官或病变等结构。 -
如果您的任务是对每个像素进行二元分类，例如肿瘤检测任务，那么您可以使用
sigmoid作为输出层。sigmoid将为每个像素分配一个0到1之间的值，表示该像素属于正类的概率。这种方法通常用于检测二元结构，如肿瘤。但是，二元分类任务，使用softmax也是可以的。
总之，选择哪种输出层取决于您的任务类型和具体情况。
2.3.2、训练阶段是不需要softmax/sigmoid？只在推理阶段使用呢？
if True applies the final normalization layer (sigmoid or softmax), otherwise the networks returns the output from the final convolution layer; use False for regression problems, e.g. de-noising
-
在训练阶段，输出层的特征图通常不需要经过
sigmoid或softmax函数处理，因为在计算损失函数时，通常会使用原始的特征图和标签图进行比较。 -
在推理阶段，输出层的特征图需要经过
sigmoid或softmax函数处理，以将特征图转换为像素级别的预测结果。对于分割一个类别的任务，您可以使用sigmoid函数将特征图转换为像素级别的二进制掩码，表示每个像素属于结节的概率。对于分割多个类别的任务，您可以使用softmax函数将特征图转换为像素级别的类别标签。
因此，在推理阶段，您需要将输出层的特征图通过sigmoid或softmax函数进行处理，以获得像素级别的预测结果。
在上面的GitHub有个训练的提示，如下这样：
-
Training loss shape of target
- When training with binary-based losses, i.e.: BCEWithLogitsLoss, DiceLoss, BCEDiceLoss, GeneralizedDiceLoss: The
target data has to be 4D(one target binary mask per channel). - When training with WeightedCrossEntropyLoss, CrossEntropyLoss, PixelWiseCrossEntropyLoss the
target dataset has to be 3D, see also pytorch documentation for CE loss: https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.CrossEntropyLoss.html
- When training with binary-based losses, i.e.: BCEWithLogitsLoss, DiceLoss, BCEDiceLoss, GeneralizedDiceLoss: The
-
final_sigmoid in the model config section applies only to the inference time (validation, test):
- When training with
BCEWithLogitsLoss, DiceLoss, BCEDiceLoss, GeneralizedDiceLosssetfinal_sigmoid=True; - When training with cross entropy based losses (
WeightedCrossEntropyLoss, CrossEntropyLoss, PixelWiseCrossEntropyLoss) setfinal_sigmoid=False，so that Softmax normalization is applied to the output.
- When training with
2.3.3、在训练阶段，真的不可以加入sigmoid或softmax吗？
万事没有一个太绝对了。在训练阶段使用了sigmoid或softmax也是可以的，以获得类似于推理阶段的预测结果。这种方法称为“软标签”，可以帮助模型更好地学习特征和提高分割结果的质量。（因为sigmoid或softmax类似于一个规范化层，可以降低提高收敛效率）
使用软标签时，您需要将每个像素的标签从硬标签（0或1）转换为概率分布。对于分割一个类别的任务，您可以使用sigmoid函数将标签转换为0到1之间的值，表示该像素属于结节的概率。对于分割多个类别的任务，您可以使用softmax函数将标签转换为每个类别的概率分布。
请注意，使用软标签会增加模型的训练难度和计算复杂度。因此，
- 如果您的数据集足够大且质量良好，您可以不使用软标签来训练模型，也就是训练阶段不使用
sigmoid或softmax； - 但是如果您的数据集较小或存在噪声数据，使用软标签可能会提高模型的性能和分割结果的质量。也就是训练阶段使用
sigmoid或softmax。
在论文：3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation，论文中第3.2章节介绍了如何使用软标签。
2.3.4、out_channels 的数量，要不要加背景层？
out_channels (int): number of output segmentation masks; Note that the of out_channels might correspond to either different semantic classes or to different binary segmentation mask.
It’s up to the user of the class to interpret the out_channels and use the proper loss criterion during training (i.e. CrossEntropyLoss (multi-class) or BCEWithLogitsLoss (two-class) respectively)
我的理解是，有多少个目标类，out_channels 就是多少，不需要加背景类。但是，我也看到就只有一个类别，但是做了加1操作的。这点我再了解下。如果你有什么心得，欢迎评论区交流。
三、总结
UNet网络的结构，无论是二维的，还是三维的，都是比较容易理解的，这可能也是为什么那么受欢迎的原因之一吧。如果你看过之前那篇关于2D UNet的过程，再看本篇应该就简单的很多。觉得本篇更简单一些呢。
我觉得本篇最大的价值，就是：
- 逐模块的分析了结构；
- 对后续的模型构建提供了思路；
- 构建完模型需要先预测试，两种方式可选；
- 对模型的优势和劣势，分析。
如果你阅读的过程中，发现了问题和疑问，欢迎评论区交流。
