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SegNetにスキップ構造を組み込んで性能比較(CaDIS: a Cataract Dataset)

Last updated at 2020-03-08Posted at 2020-03-08

1. はじめに

　本記事では前回行ったCaDIS: a Cataract Dataset¹を対象として、SegNet²を用いてセマンティックセグメンテーションした記事の続編です。今回は前回のネットワークにスキップ構造を組み込んだU-Net³性能比較を行います。

すべてのコード

2. 環境

PCスペック
- CPU: Intel Core i9-9900K
- RAM: 16GB
- GPU: NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
ライブラリ
- Python: 3.7.4
- numpy: 1.16.5
- matplotlib: 3.1.1
- opencv: 3.4.1
- pandas: 0.25.1
- tqdm: 4.31.1
- scikit-learn: 0.21.3
- tensorflow-gpu: 2.0.0

3. データセット&データ分割

　前回と同じなのでこちらを参照してください。

4. モデル構築&学習

　今回は前回のSegNet²にスキップ構造を組み込んだU-Net³を実装し、性能比較を行います。U-Netは下図のようなネットワークでエンコーダーMax Pooling前の出力をデコーダーのUp Sampling後の出力を連結させてConvolution層に入力します。これにより、Max Poolingで画像を圧縮することにより消えてしまった情報を回復することができるようになっています。

　今回は前回のネットワーク構造にスキップ構造だけを導入します。まず、ネットワークの分岐は以下のように行います。

x = Conv2D(32, (3, 3), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(inputs)
x = BatchNormalization()(x)
x1 = Activation('relu')(x)
x = MaxPool2D(pool_size=(2, 2))(x1)

x1を更新せずに残しておくことで出力の分岐を行います。次に分岐した出力の連結は以下のように行います。

x = UpSampling2D(size=(2, 2))(x)
x = concatenate([x, x1], axis=-1)
x = Conv2D(64, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(x)

concatenate()を使用すること入力テンソルの連結が行えます。今回はx1=(height, width, ch1)とx=(height, width, ch2)を結合して(height, width, ch1+ch2)の出力テンソルを得ます。これを各Max Pooling、Up Samplingで適用したネットワークを以下に示します。

U-Netのコード

from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, MaxPool2D, UpSampling2D, concatenate
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Activation

# U-Net(エンコーダー8層、デコーダー8層)の構築
def cnn(input_shape, classes):
    # 入力画像サイズは32の倍数でなければならない
    assert input_shape[0]%32 == 0, 'Input size must be a multiple of 32.'
    assert input_shape[1]%32 == 0, 'Input size must be a multiple of 32.'

    # エンコーダー
    ## 入力層
    inputs = Input(shape=(input_shape[0], input_shape[1], 3))

    ## 1層目
    x = Conv2D(32, (3, 3), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(inputs)
    x = BatchNormalization()(x)
    x1 = Activation('relu')(x)
    x = MaxPool2D(pool_size=(2, 2))(x1)

    ## 2層目
    x = Conv2D(64, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    x2 = Activation('relu')(x)
    x = MaxPool2D(pool_size=(2, 2))(x2)

    ## 3層目
    x = Conv2D(128, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    x3 = Activation('relu')(x)
    x = MaxPool2D(pool_size=(2, 2))(x3)

    ## 4層目
    x = Conv2D(256, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    x4 = Activation('relu')(x)
    x = MaxPool2D(pool_size=(2, 2))(x4)

    ## 5、6層目
    x = Conv2D(512, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)
    x = Conv2D(512, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    x5 = Activation('relu')(x)
    x = MaxPool2D(pool_size=(2, 2))(x5)

    ## 7、8層目
    x = Conv2D(1024, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)
    x = Conv2D(1024, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)

    # デコーダー
    ## 1層目
    x = Conv2D(1024, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)

    ## 2、3層目
    x = UpSampling2D(size=(2, 2))(x)
    x = concatenate([x, x5], axis=-1)
    x = Conv2D(512, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)
    x = Conv2D(512, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)

    ## 4層目
    x = UpSampling2D(size=(2, 2))(x)
    x = concatenate([x, x4], axis=-1)
    x = Conv2D(256, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)

    ## 5層目
    x = UpSampling2D(size=(2, 2))(x)
    x = concatenate([x, x3], axis=-1)
    x = Conv2D(128, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)

    ## 6層目
    x = UpSampling2D(size=(2, 2))(x)
    x = concatenate([x, x2], axis=-1)
    x = Conv2D(64, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)

    ## 7、8層目
    x = UpSampling2D(size=(2, 2))(x)
    x = concatenate([x, x1], axis=-1)
    x = Conv2D(64, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(x)
    x = Conv2D(classes, (1, 1), strides=(1, 1), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(x)
    outputs = Activation('softmax')(x)


    return Model(inputs=inputs, outputs=outputs)


# ネットワーク構築
model = cnn(image_size, classes)

さらに、今後深層化などによりネットワーク部分の記述が冗長になってくると思うので、エンコーダーのConv+BN+Relu+MaxPoolとデコーダーのConv+BN+Relu+Upsamplを関数化します。関数化してちょっとだけスッキリしたものを以下に示します。

import dataclasses
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, MaxPool2D, UpSampling2D, concatenate
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Activation

# U-Net(エンコーダー8層、デコーダー8層)の構築
@dataclasses.dataclass
class CNN:
    input_shape: tuple # 入力画像サイズ
    classes: int # 分類クラス数

    def __post_init__(self):
        # 入力画像サイズは32の倍数でなければならない
        assert self.input_shape[0]%32 == 0, 'Input size must be a multiple of 32.'
        assert self.input_shape[1]%32 == 0, 'Input size must be a multiple of 32.'


    # エンコーダーブロック
    @staticmethod
    def encoder(x, blocks, filters, pooling):
        for i in range(blocks):
            x = Conv2D(filters, (3, 3), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(x)
            x = BatchNormalization()(x)
            x = Activation('relu')(x)

        if pooling:
            return MaxPool2D(pool_size=(2, 2))(x), x
        else:
            return x


    # デコーダーブロック
    @staticmethod
    def decoder(x1, x2, blocks, filters):
        x = UpSampling2D(size=(2, 2))(x1)
        x = concatenate([x, x2], axis=-1)

        for i in range(blocks):
            x = Conv2D(filters, (3, 3), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(x)
            x = BatchNormalization()(x)
            x = Activation('relu')(x)

        return x


    def create(self):
        # エンコーダー
        inputs = Input(shape=(self.input_shape[0], self.input_shape[1], 3)) # 入力層
        x, x1 = self.encoder(inputs, blocks=1, filters=32, pooling=True) # 1層目
        x, x2 = self.encoder(x, blocks=1, filters=64, pooling=True) # 2層目
        x, x3 = self.encoder(x, blocks=1, filters=128, pooling=True) # 3層目
        x, x4 = self.encoder(x, blocks=1, filters=256, pooling=True) # 4層目
        x, x5 = self.encoder(x, blocks=2, filters=512, pooling=True) # 5、6層目
        x = self.encoder(x, blocks=2, filters=1024, pooling=False) # 7、8層目

        # デコーダー
        x = self.encoder(x, blocks=1, filters=1024, pooling=False) # 1層目
        x = self.decoder(x, x5, blocks=2, filters=512) # 2、3層目
        x = self.decoder(x, x4, blocks=1, filters=256) # 4層目
        x = self.decoder(x, x3, blocks=1, filters=128) # 5層目
        x = self.decoder(x, x2, blocks=1, filters=64) # 6層目
        ## 7、8層目
        x = UpSampling2D(size=(2, 2))(x)
        x = concatenate([x, x1], axis=-1)
        x = Conv2D(64, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(x)
        x = Conv2D(self.classes, (1, 1), strides=(1, 1), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(x)
        outputs = Activation('softmax')(x)


        return Model(inputs=inputs, outputs=outputs)


# ネットワーク構築
model = CNN(input_shape=image_size, classes=classes).create()

学習方法やパラメータなどは前回と同じです。学習結果は以下のようになりました。

5. 評価

　評価は前回と同じようにクラスごとのaverage IoUとそれの平均を取ったmean IoUで行います。

以下、評価結果です。表から、前回は0%だった多くのクラスが若干ですが推論できるようになっていることがわかります。また、mean IoUは18.5%となりました。前回のSegNet²は15.0%だったので3.5%精度向上させることができました。

Index	Class	average IoU(SegNet)[%]	average IoU(U-Net)[%]
0	Pupil	85.3	86.5
1	Surgical Tape	53.3	57.1
2	Hand	6.57	6.96
3	Eye Retractors	21.9	53.6
4	Iris	74.4	76.0
5	Eyelid	0	0
6	Skin	49.7	48.4
7	Cornea	88.0	88.5
8	Hydro. Cannula	0	31.8
9	Visco. Cannula	0	4.36
10	Cap. Cystotome	0	3.71
11	Rycroft Cannula	0	4.37
12	Bonn Forceps	3.58	7.94
13	Primary Knife	5.35	10.3
14	Phaco. Handpiece	0.0781	12.3
15	Lens Injector	16.4	15.8
16	A/I Handpiece	16.4	20.5
17	Secondary Knife	6.08	11.8
18	Micromanipulator	0	8.99
19	A/I Handpiece Handle	6.49	8.16
20	Cap. Forceps	0	0.337
21	Rycroft Cannula Handle	0	0.00863
22	Phaco. Handpiece Handle	0	4.26
23	Cap. Cystotome Handle	0	0.407
24	Secondary Knife Handle	2.49	3.82
25	Lens Injector Handle	0	0
26	Water Sprayer	─	─
27	Suture Needle	0	0
28	Needle Holder	─	─
29	Charleux Cannula	0	0
30	Vannas Scissors	─	─
31	Primary Knife Handle	0	0
32	Viter. Handpiece	0	0
33	Mendez Ring	─	─
34	Biomarker	─	─
35	Marker	─	─

7. まとめ

　本記事では、前回のSegNet²にスキップ構造を組み込んだU-Net³の実装を行いました。CaDIS: a Cataract Dataset¹を対象として、mean IoUで性能比較を行い、3.5%の精度向上を確認しました。論文¹の最高精度はPSPNetの52.66%まであと34.16%となりました。今後もこの結果をベースとしてネットワーク構造やデータ拡張方法などの最新の手法を取り入れながら、同等以上の性能を目指そうと思います。

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