U2NET深度学习图像分割教程：显著性检测与原理解析

"本文介绍了U2-Net网络结构在图像分割中的应用，特别是显著性检测，该网络设计简单但强大，具有两层嵌套的U形结构。通过使用带有残差连接的Residual U-blocks (RSU)，U2-Net能够捕获不同尺度的更多上下文信息，并在不显著增加计算成本的情况下增加网络深度。此外，它可以无需预训练的分类任务骨干网直接从头开始训练。文章提供了两种模型实现，U2-Net和更轻量级的U2-Net†，以适应不同的应用场景。" 在图像分割领域，U2-Net是一个重要的深度学习模型，尤其在显著性检测任务中表现出色。该模型的设计灵感来源于U-Net，但进行了进一步的改进，引入了所谓的Residual U-blocks (RSU)。RSU7是U2-Net中的一个基本组件，由多个REBNCONV组成，每个REBNCONV包括卷积(Conv)、批量归一化(BatchNormalization)以及ReLU激活函数。这样的设计有助于信息的传递和特征提取。 U2-Net的结构分为编码器和解码器两部分。编码器由5个REBNCONV与最大池化(Maxpooling)层组合，以及一个不带最大池化的REBNCONV，它们分别称为hx1到hx6，用于对输入图像进行下采样并提取多尺度特征。中间结果hx7是编码器的输出，包含了丰富的上下文信息。 解码器部分与编码器相对应，通过上采样和特征拼接恢复图像分辨率。它由5个与编码器相对应位置的REBNCONV加上上采样操作（对应hx6d到hx1d）构成，最后通过一个没有上采样的REBNCONV得到最终输出。这种对称结构允许低级别细节与高级别语义信息的有效融合。 值得注意的是，U2-Net的创新之处在于其两层嵌套的U形结构。这种设计使得网络能够从不同大小的感受野中捕获更多的上下文信息，同时，由于RSU块中使用了池化操作，可以在增加网络深度的同时，保持较低的计算成本。这使得U2-Net可以不依赖预训练的分类网络权重，直接进行端到端的训练。 为了满足不同应用场景的需求，文章还提供了两种不同大小的模型实现：U2-Net，其模型大小为176.3MB，运行速度为30FPS，适用于资源充足的环境；而U2-Net†则更为轻量，仅有4.7MB，运行速度提高到40FPS，适合资源有限的设备或实时应用。 U2-Net通过其独特的设计和RSU结构，为图像分割和显著性检测提供了一种有效且灵活的解决方案，无论是在性能还是资源效率方面都展现出良好的平衡。