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在PyTorch使用UNet进行图像分割【附源码】

news 来源：原创 2025/6/15 13:21:51

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二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~
三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~
六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~

《------正文------》

基于U-Net结构的图像分割

图像分割是计算机视觉中的一项重要任务，其目标是将图像中的每个像素分类到特定类别中。UNet是一种流行的深度学习架构，广泛用于生物医学和一般分割任务。

什么是UNet？

UNet是一个完全卷积神经网络（CNN），专为图像分割而设计。它包括：

编码器： 使用卷积层捕获空间信息。
解码器： 对特征图进行上采样以匹配输入分辨率。
跳跃连接： 编码器和解码器之间的桥梁，以保留细粒度的细节。

在PyTorch中实现UNet进行图像分割

步骤1：安装库

pip install torch torchvision matplotlib

步骤2：定义UNet模型

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class UNet(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels=1, out_channels=1):
        super(UNet, self).__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU()
        )
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(64, out_channels, kernel_size=1)
        )
    
    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x = self.decoder(x)
        return torch.sigmoid(x)

# Initialize the model
model = UNet()

步骤3：加载图像并执行推理

from PIL import Image
import torchvision.transforms as T
import matplotlib.pyplot as plt

# Load an image and preprocess it
image_path = "image.jpg"
image = Image.open(image_path).convert("L")
transform = T.Compose([T.ToTensor()])
image_tensor = transform(image).unsqueeze(0)

# Run inference
with torch.no_grad():
    output = model(image_tensor)

# Display segmentation result
plt.imshow(output.squeeze(), cmap="gray")
plt.show()