产品狗一枚，入坑AI，今天向大家介绍下图像识别非常重要的工具Unet，简单介绍其原理。
Unet在自动驾驶、马赛克修复、残破图片还原、医学图像识别等方面有重要应用，具体介绍自行搜索或者问AI吧，但是Unet的原理对于没有系统化学习过的人来说是很难懂的，尤其涉及到一些专业词汇和算法公式，劝退了一波初学者。因此根据我的理解，在这里尝试不用专业词汇解释Unet的原理，或许能有一些帮助。
想要了解Unet原理的同学应该都见过这张图，分别是下采样、上采样的过程，但这个过程受专业词汇影响理解起来非常懵逼，简单来说这个U型图分左右两部分，左边的下采样是为了让Unet理解让他识别的图形是什么，右边上采样是让Unet识别出学到的图形在原图的哪些区域。
理解到这个流程的概念，再来看看什么是下采样、上采样。
下采样
可以在图中看到左边有4层三道杠，具体什么算法不用着急，从里面的参数可以看到每层三道杠有两组数值，比如：572×572 570×570 568×568，1 64 64，前面一组代表图片的分辨率，后面一组代表图片的解析带宽，然后每往下走一层，分辨率都会下降一倍，而解析带宽都会翻一倍，直至最后分辨率变成64×64，带宽变为512。
这个过程相当于，每次训练的时候，先把图片的每个像素扫一遍，提取一些图片上的特征，然后把图片的分辨率缩小一倍，再逐个像素扫一遍，提取图片上的特征，当然因为图片尺寸变小了，扫描图片的次数也会翻倍，这样可以提取更丰富的特征，如此往复4次直至最终输出的图片分辨率只有32×32，然后再卷一次1024的特征扫描，交给上采样处理，整个过程相当于：
可以看到，每次下采样，随着图片分辨率的下降，图片也会丢失一半的细节，但这更方便找到关键特征，就像盲人摸象，刚开始的时候大家都先一个盲人整体摸一下大象什么形状，其实这个盲人是很懵逼的，但是再叫64个盲人摸一个570×570像素的大象，之后每次分辨率缩小就等于都把大象卸掉一半，同时摸象的人再翻一倍，并且每个人都记下自己摸过的样子，再叫128个盲人摸284×284的大象，再反复折腾几次，直到最后又叫了1024个盲人摸一个32×32分辨率的象，每次摸象的盲人对大象是什么形状心里就有数了。
上采样
接前面，当每个盲人摸完大象后，为了证明他们都摸明白了，就得让他们把摸过的大象部件用陶土捏回去，这个过程和下采样正好反过来，第一次有1024个盲人捏出自己摸过的样子，此时图片分辨率只有28×28，别问32×32是怎么变成28×28的，问就是信息损耗。然后把这28×28的图片和前面1024人摸过的人再对比下捏出来的形状，该调的调，该修的修，这个调修技术上叫跳跃连接，然后再让512个盲人接着前面1024人捏出来的土坯零件，按照他们摸过的记忆补充细节，该调的调，该修的修，然后再重复，直到最后64个人捏回了388×388的大象，此时新捏出来的大象虽然和原来的大象有些细节不一样，但这些盲人终于搞明白什么是大象，以后只要在动物园里摸到大象，他们就可以指着大象说：这就是大象。
原图的人工标记
在实际下采样的时候，并不是发一张飞机的照片给到Unet，它就知道要去摸飞机了，还需要给它提供一份飞机的定义，相当于我们要把飞机的特征手动标记出来，并且是各个角度、各种类型的飞机的原图照片+特征标记，每个样本和对应的标记都让Unet摸一摸，以后它就可以自动识别出飞机了，比如当你带着Unet开飞机的时候，它老远就能识别出前方过来的是飞机而不是天上的云，叫你开上去创死他，开玩笑，躲开他。当然了你又会问特征标记是什么，具体是怎么样的？还是拿飞机举个例子：
请忽略粗糙的抠图，训练时向下采样输入原图和标记图，两者尺寸、分辨率必须保持一致，当然标记也还有其他类型的文件格式，比如json。然后下采样时Unet就像盲人一样分层分级的摸标记和原图上的重叠的部分（编码器），再分层分级的把摸过的形状特征捏回来（解码器），并且边摸边对照之前摸过的样子，基本上就八九不离十了。
额外补充
可以看到下采样和上采样的每一次处理都会带来一定分辨率的损失（失真），所以Unet也无法做到100%的分割或者识别，但可以通过增加样本的训练、优化每次采样的算法来提高准确率、减少失真，那么Unet的基本原理就介绍到这里，感谢观看~！
