LSTM-UNet

### LSTM-U-Net架构详解 LSTM-U-Net 结合了长期短期记忆 (LSTM) 单元和 U-Net 的优点，旨在处理具有时间序列特性的图像数据。这种组合使得模型不仅能够在空间维度上提取特征，还能捕捉时间上的依赖关系。 #### LSTM单元的作用 LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN)，设计用来克服传统RNN中的梯度消失问题[^1]。通过引入门控机制，LSTM可以有效地学习长时间间隔内的依赖关系，在视频帧预测、动作识别等领域表现出色。 #### U-Net结构特点 U-Net 是一种专为医学影像分析而开发的卷积神经网络(CNN)[^2]。它采用编码器-解码器框架，并加入跳跃连接来保留细节信息。具体来说： - **下采样路径**：由多个连续的卷积层组成，负责逐步缩小输入图片尺寸的同时增加通道数； - **瓶颈部分**：位于最深位置的一组卷积操作； - **上采样路径**：利用转置卷积恢复原始分辨率并减少通道数量； #### LSTM-U-Net的工作流程当构建LSTM-U-Net时，通常会在标准U-Net的基础上添加一层或多层LSTM作为额外的时间轴处理器。对于每一时刻t处的数据切片X_t, 首先经过常规的空间变换（即普通的CNN），然后再送入LSTM模块进行进一步加工。最终输出Y_t则反映了当前帧与其他历史帧之间的关联性变化趋势。 ```python import torch.nn as nn class LSTMU_Net(nn.Module): def __init__(self, input_channels=3, num_classes=1): super(LSTMU_Net, self).__init__() # Define the CNN layers of Unet here... self.unet = UNet(input_channels=input_channels) # Add an LSTM layer after each time step's feature extraction from unet. self.lstm = nn.LSTM( input_size=self.unet.output_features, hidden_size=hidden_dim, batch_first=True ) # Final classification or regression head based on task requirements. self.fc_out = nn.Linear(hidden_dim, num_classes) def forward(self, x): # Shape: [batch_size, seq_len, channels, height, width] bsz, slen, chnls, hgt, wid = x.size() out = [] for t in range(slen): curr_frame = x[:, t, :, :] spatial_feat = self.unet(curr_frame).view(bsz,-1) out.append(spatial_feat.unsqueeze(1)) lstm_input = torch.cat(out,dim=1) lstm_output,(hn,cn)=self.lstm(lstm_input) final_output = self.fc_out(hn[-1]) return final_output ``` 上述代码展示了如何定义一个简单的LSTM-U-Net类。注意这里假设`UNet`已经实现好了相应的前向传播逻辑。

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