hrnet语义分割复现

### HRNet 语义分割模型复现教程 #### 主干网络介绍 HRNetV2 的核心在于其高分辨率分支始终保持图像的空间分辨率，从而保留更多的细节信息。这种结构使得 HRNet 成为了处理细粒度物体识别的理想选择[^1]。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models def conv_block(input_tensor, filters, kernel_size=3, strides=(1, 1)): """构建卷积模块""" x = layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, padding='same', use_bias=False)(input_tensor) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.ReLU()(x) return x def stage_module(stage, input_tensor, num_channels): """定义阶段模块""" branch_1 = conv_block(input_tensor=input_tensor, filters=num_channels[0]) # 构建更多分支... ``` #### 特征整合部分 在完成各个阶段的特征提取之后，HRNet 将不同分辨率下的特征图通过上采样融合在一起，形成最终用于预测的高维特征表示。这一过程能够有效增强模型对多尺度目标的理解能力。 ```python def fuse_layers(x_list, channels): """融合来自多个分支的信息""" fused_features = [] max_resolution = max([tf.shape(x)[1:3] for x in x_list]) for i, feature_map in enumerate(x_list): resized_feature = tf.image.resize(feature_map, size=max_resolution) output = conv_block(resized_feature, channels[i], kernel_size=1) fused_features.append(output) concatenated_output = layers.Concatenate(axis=-1)(fused_features) final_output = conv_block(concatenated_output, sum(channels)) return final_output ``` #### 利用特征获得预测结果 最后一步是将前面得到的强大表征映射回原始输入尺寸，并应用 softmax 函数生成每个像素类别的概率分布。这通常涉及到一系列反卷积操作以及必要的激活函数变换。 ```python def segmentation_head(features, n_classes): """创建分割头""" upsampled_features = layers.UpSampling2D(size=(8, 8))(features) logits = layers.Conv2D(n_classes, (1, 1), activation=None)(upsampled_features) probabilities = layers.Softmax()(logits) return probabilities ``` #### 训练文件详解与 LOSS 解析 当准备好了完整的架构后，下一步就是配置损失函数并启动训练流程。常用的损失计算方式包括交叉熵损失（Cross Entropy Loss），它非常适合用来衡量分类任务中的误差程度；还有 Dice Coefficient 或者 Jaccard Index 这样的指标也可以帮助评估模型的表现质量。 ```python loss_function = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_function, metrics=['accuracy']) ```