Вопрос или проблема
Я запутался в принципе копирования и обрезки в U-net, как показано серой линией выше. Например, первая серая линия, как преобразовать (64, 568, 568)(C,W,H) в (128, 392, 392), использовал ли автор свертку или обрезал карту признаков напрямую в каждом канале? Я не нашел ответ в работе.
Если обрезка означает просто взять центральную часть карты признаков в каждом канале, что насчет информации на границах?
Я не знаю точно, но в настоящее время я сам работаю над проблемой, связанной с U-Net, и мое лучшее предположение заключается в том, что вы должны использовать слой обрезки на пути сжатия, как буквально обрезку2D и обрезать только тот размер, который вам нужен для соответствующего слоя на восходящем пути.
Ответ или решение
В U-Net используется принцип копирования и обрезки (copy and crop) для объединения информации из сжимающей (downsampling) и расширяющей (upsampling) частей сети. Давайте разберемся, как это работает и как преобразовать размерность карт признаков, используя ваш пример.
Принцип работи копирования и обрезки
-
Сжимающая часть сети: Когда мы проходим через сверточные слои, применяющие операции пулинга, размеры карт признаков уменьшаются. Например, входная карта признаков размером (64, 568, 568) после нескольких операций пулинга может стать размером (128, 392, 392) или другим нужным размером.
-
Расширяющая часть сети: На этапе расширения используется процедура транспонированной свертки (deconvolution или upsampling), которая возвращает карту признаков к большему размеру, но при этом необходимо комбинировать её с соответствующей картой признаков из сжимающей части.
-
Копирование и обрезка: Здесь важно, что мы берем карты признаков из сжимающей части (которые имеют меньший размер) и обрезаем их до необходимых размеров, чтобы они соответствовали текущему размеру карты признаков в расширяющей части. Обрезка происходит по центру, то есть мы берем центральную область карты признаков из сжимающей части, чтобы сохранить более важные параметры для последующего объединения.
Пример обрезки
Рассмотрим ваш пример: преобразование карты признаков размером (64, 568, 568) в (128, 392, 392).
-
Образование карты признаков: При процессе постепенно уменьшающегося сжатия карты разного размера, вы получите значения, например (64, 568, 568), и потом, при помощи операций, вы получаете размер (128, 392, 392) за счет применения
Conv2DTranspose(транспонированной свертки), которая увеличивает размеры. -
Обрезка до нужного размера: С карты признаков из сжимающей части (например, после 3-х пулингов) мы берем центральные (или соответствующие интересу) 392×392 пикселя. Эта операция, как правило, реализуется через
Cropping2Dслой или мануально с использованием numpy/тензоров, например:cropped_tensor = tensor[:, :, (y_start):(y_end), (x_start):(x_end)]Это гарантирует, что вы сохраняете наиболее значимые центральные данные, а менее важные границы отсекаетесь.
Оценка информации на границе
Вы правы в том, что обрезка может привести к потере информации на границах. В некоторых случаях информация на краях может быть значимой, особенно для задач, затрагивающих контуры объектов. Есть несколько подходов, чтобы минимизировать такую потерю:
- Аугментация данных: Используйте различные схемы аугментации, чтобы улучшить качество предсказаний.
- Использование полностью сверточных сетей (FCN): Такие сети оптимизируют структуру, чтобы извлекать информацию из всех областей.
- Skips Connections: U-Net, в частности, проектируется для передачи информации через коннекторы, что позволяет избежать полной потери информации.
В заключение, концепция обрезки и копирования в U-Net направлена на сохранение важной информации при возводе карты признаков обратно к нужной размерности, используя методы централизации. Однако всегда стоит учитывать, что потеря информации на границах может повлиять на итоговое качество модели, и важно подходить к этому внимательно и с пониманием задач, которые вы решаете.