# UNET
## 论文
`U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation`

- https://arxiv.org/abs/1505.04597
## 模型结构
 UNet（全名 U-Net）是一种用于图像分割的卷积神经网络（CNN）架构，UNet 的结构具有 U 形状，因此得名。 

![img](https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/unet-pytorch/-/raw/main/doc/unet.png)
## 算法原理
U-Net 的核心原理如下：

1. **编码器（Contracting Path）**：U-Net 的编码器由卷积层和池化层组成，用于捕捉图像的特征信息并逐渐减小分辨率。这一部分的任务是将输入图像缩小到一个低分辨率的特征图，同时保留有关图像内容的关键特征。
2. **中间层（Bottleneck）**：在编码器和解码器之间，U-Net 包括一个中间层，通常由卷积层组成，用于进一步提取特征信息。
3. **解码器（Expansive Path）**：U-Net 的解码器包括上采样层和卷积层，用于将特征图恢复到原始输入图像的分辨率。解码器的任务是将高级特征与低级特征相结合，以便生成分割结果。这一部分的结构与编码器相对称。

![img](https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/unet-pytorch/-/raw/main/doc/原理.png)
## 环境配置
### Docker（方法一）
此处提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)拉取docker镜像的地址与使用步骤
```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.10.0-centos7.6-dtk-23.04-py37-latest

docker run -it --network=host --name=unet --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --ipc=host --shm-size=32G  --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root --ulimit stack=-1:-1 --ulimit memlock=-1:-1  image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.10.0-centos7.6-dtk-23.04-py37-latest
```
### Dockerfile（方法二）

此处提供dockerfile的使用方法

```
docker build --no-cache -t unet:latest .
docker run -dit --network=host --name=unet --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --ipc=host --shm-size=16G  --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root --ulimit stack=-1:-1 --ulimit memlock=-1:-1 unet:latest
docker exec -it unet /bin/bash
pip install -r requirements.txt
```

### Anaconda（方法三）

此处提供本地配置、编译的详细步骤，例如：

关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区下载安装。
```
DTK驱动：dtk23.04
python：python3.7
apex==0.1+f49ddd4.abi0.dtk2304.torch1.13
torch==1.13.1+git55d300e.abi0.dtk2304
torchvision==0.14.1+git9134838.abi0.dtk2304.torch1.13
```
`Tips：以上dtk驱动、python等DCU相关工具版本需要严格一一对应`

其它非深度学习库参照requirements.txt安装：
```
pip install -r requirements.txt
```
## 数据集
`Carvana`

- https://www.kaggle.com/c/carvana-image-masking-challenge/data

此处提供数据预处理脚本的使用方法
```
bash scripts/download_data.sh
```
项目中已提供用于试验训练的迷你数据集，训练数据目录结构如下，用于正常训练的完整数据集请按此目录结构进行制备：
```
 ── data
    │   ├── imgs
    │   ├──────fff9b3a5373f_15.jpg
    │   ├──────fff9b3a5373f_16.jpg
    │   └── masks
    │   ├────── fff9b3a5373f_15.gif
    │   ├────── fff9b3a5373f_16.gif
```
## 训练
### 单机单卡
```
python train.py
```
### 单机多卡
```
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 4 train_ddp.py
```

## 推理

[模型下载路径](https://github.com/milesial/Pytorch-UNet/releases/tag/v3.0)

```
python predict.py -m model_path -i image.jpg -o output.jpg
```
## result
![rusult](https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/unet-pytorch/-/raw/main/doc/结果.png)

### 精度
测试数据：[test data](https://www.kaggle.com/c/carvana-image-masking-challenge/data)，使用的加速卡:Z100L。（采用iou系数）

根据测试结果情况填写表格：
| Unet | 精度 | 速度 |
| :------: | :------: | :------: |
| Carvana | 0.976 | 25.96 |
## 应用场景
### 算法类别

`图像分割`

### 热点应用行业
`医疗`

## 源码仓库及问题反馈
- https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/unet-pytorch
## 参考资料
- https://github.com/milesial/Pytorch-Unet
