2021/9/28 学习汇报总结
U-Net
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解决什么问题？
- 医学图像的分割
- 对小数据集十分友好
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U-Net使用的方法？
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整体结构就是先编码（下采样）， 再解码（上采样），回归到跟原始图像一样大小的像素点的分类。
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继承FCN的思想，继续进行改进。但是相对于FCN，有几个改变的地方，U-Net是完全对称的，且对解码器（应该自Hinton提出编码器、解码器的概念来，即将图像->高语义feature map的过程看成编码器，高语义->像素级别的分类score map的过程看作解码器）进行了加卷积加深处理，FCN只是单纯的进行了上采样。
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Skip connection：两者都用了这样的结构，虽然在现在看来这样的做法比较常见，但是对于当时，这样的结构所带来的明显好处是有目共睹的，因为可以联合高层语义和低层的细粒度表层信息，就很好的符合了分割对这两方面信息的需求。
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联合：在FCN中，Skip connection的联合是通过对应像素的求和，而U-Net则是对其的channel的concat过程。
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效果
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CELoss + dice_loss，使用vgg16预训练权重；训练集：验证集 = 9：1；base_lr = 1e-4,StepLR学习率衰减器；batch_size = 2; epoch = 50。
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Boundary Loss + Dice Loss，权重衰减法，alpha from 1 => 0.01,使用vgg16预训练权重；训练集：验证集 = 9：1；base_lr = 1e-4,StepLR学习率衰减器；batch_size = 2; epoch = 50。