Swin-Unet：打通圖像分割任督二脈

一、什麼是Swin-Unet？

Swin-Unet是基於Swin Transformer的圖像分割模型，其在COCO數據集上達到了state-of-the-art的表現。該模型將Swin Transformer應用於圖像分割任務，是Transformer在圖像處理領域中的重要探索。Swin-Unet具有以下優勢：

1、高精度：在COCO數據集上取得當前SOTA的性能表現；

2、高效性：相對於直接計算的Unet模型，Swin-Unet需要更少的顯存，訓練速度更快；

3、可擴展性：可以用於各種大小和分辨率的圖像分類任務。

二、如何使用Swin-Unet？

使用Swin-Unet非常方便，主要分為下載預訓練模型和fine-tune兩個步驟。

1、下載預訓練模型

先使用下面的代碼安裝Swin Transformer和其他必須的庫：

!pip install timm
!pip install albumentations

然後使用下面的代碼下載Swin-Unet的預訓練模型權重：

import torch
import timm

model = timm.create_model('swin_small_patch4_window7_unet', pretrained=True)
torch.save(model.state_dict(), 'swin_unet_pretrained.pth')

2、fine-tune

以PASCAL VOC數據集為例，使用下面的代碼進行fine-tune：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
import timm
from albumentations import *
from dataset import PascalVOCDataset
from metrics import iou_score
from engine import train_one_epoch, evaluate

def main():
    # 定義超參數
    num_classes = 21
    img_size = 256
    batch_size = 32
    learning_rate = 1e-4
    num_epochs = 20
    device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    
    # 加載數據集
    transform = Compose([
        Resize(img_size, img_size),
        Normalize(),
        ToTensorV2()
    ])
    train_dataset = PascalVOCDataset(root='./VOCdevkit/VOC2012', split='train', transform=transform)
    val_dataset = PascalVOCDataset(root='./VOCdevkit/VOC2012', split='val', transform=transform)
    train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=2)
    val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=2)

    # 加載預訓練模型
    model = timm.create_model('swin_small_patch4_window7_unet', pretrained=True, num_classes=num_classes, \
    in_chans=3, img_size=img_size)
    model.to(device)

    # 定義優化器和損失函數
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
    criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

    # 訓練和評估模型
    for epoch in range(num_epochs):
        train_one_epoch(model, optimizer, train_loader, criterion, device, epoch, print_freq=20)
        evaluate(model, val_loader, device=device)

if __name__ == '__main__':
    main()

三、Swin-Unet的核心原理

Swin Transformer是在ViT Transformer結構的基礎上，通過引入間隔注意力模塊和緊密塊的方式來使之適用於圖像分類。而Swin-Unet是在Swin Transformer的基礎上，結合了Unet的基本思想，從而適用於圖像分割任務。

1、Swin Transformer的結構

Swin Transformer是由m個stage組成，每個stage中又包含了h個block。每個block塊內部又包含了多個緊密塊（Dense Block）和多個間隔注意力模塊（Atrous，膨脹卷積）。下圖為Swin Transformer的結構示意圖：

2、Swin-Unet的結構

Swin-Unet基於Unet的思想，將Encoder和Decoder各自設計成一個分層的Swin Transformer結構，其中Encoder是自下而上地分析圖像的特徵，Decoder是逆向將Encoder的特徵逐步上採樣，將低分辨率的圖像區域信息修正為高分辨率的圖像區域信息。

四、結語

本文對Swin-Unet的應用和原理進行了詳細的闡述。作為目前最先進的圖像分割模型之一，Swin-Unet在COCO數據集上取得了state-of-the-art的表現，在實際應用中也具有較高的準確度和效率。開發者們可以使用Swin-Unet進行圖像分割和語義分割的任務，在實際應用中促進計算機視覺技術的進步。