用Res2Net改进UNet实现舌头图像语义分割实战

简介：这套基于UNet与Res2Net模块改进的舌头图像语义分割项目，以PyTorch为框架，面向医学影像分析、深度学习入门及语义分割进阶的研究者与学生，提供从数据预处理到训练评估的完整流程。资源包共610个文件，约7.37MB，包括300张JPG原图、300张PNG掩码图，以及4份Python代码、1份项目说明书（DOCX）和说明文档（TXT/MD），数据集与代码一一对应。项目支持二分类与多类别分割，整合数据增强、自动标签处理、IoU/Dice评估，并可通过命令行配置数据路径、学习率与标签映射，训练后输出模型权重、曲线和指标日志，便于直接使用或二次改进。目前已有59人学习下载，适合需要快速构建分割基线或深入研究Res2Net改进策略的读者。

1. 舌头图像语义分割为什么要动 UNet 的结构

把舌头图像分割这件事做扎实，难点从来不是“跑通一个 UNet”，而是舌头本身太不配合：舌尖和舌根的色差大，舌苔边界是渐变的，裂纹和齿痕又细又浅，普通 UNet 在编码器下采样时会把小结构直接丢掉，最后出来的掩码边缘经常是“碎”的。Res2Net 模块恰好能在不加深网络的前提下，把同一层的感受野宽度拉开，让编码器在保留全局轮廓的同时不牺牲细粒度纹理，这正是舌头分割最需要的特性。

这篇文章不是给你一份现成项目说明书，而是顺着“UNet + Res2Net 模块改造 + 舌头数据集 + 完整代码”这条线，把每一层的设计意图、参数选择和落地坑位讲清楚。适合已经跑通过 UNet、想在医学或细粒度语义分割任务上做改进的工程师和研究生；看完你至少能回答三个问题：Res2Net 放在 UNet 哪个位置收益最大、舌头数据集怎么标怎么增强不翻车、训练时哪个超参数对结果影响排在第一位。

2. Res2Net 原理拆解，以及它凭什么改进 UNet

2.1 Res2Net 的多尺度粒度，和普通空洞卷积不是一回事

Res2Net 发表在 CVPR 2020，它的核心改动非常小：在残差块的内部，把经过1x1卷积压缩后的特征图按通道维度切成s份（一般s=4），从第二份开始，每一份都会经过一个3x3卷积，且输入是前一份的输出加上当前份的特征。这样从第二份往后，每一条分支的等效感受野是逐级放大的，网络在同一层里就拥有了从3x3到3x3*s的连续尺度覆盖。

这和 ASPP、空洞卷积系列的区别在于：ASPP 是在特征图外侧并联不同 dilation rate，权重是共享的；Res2Net 是串联式的逐步融合，更接近“特征金字塔”在单层内的微缩版，计算量增量却小得多。对舌头分割而言，舌体轮廓是大尺度目标，舌裂、齿痕是中尺度，舌乳头纹理是小尺度，三类特征如果不能在同一层同时出现，解码器后期就很难融合出干净的边界。

用公式表达一个Res2Block的前向过程，假设输入经过1x1压缩后得到x，按通道切成s份x_i（i=1,2,...s），定义y_i为第i份的输出：

y_1 = x_1 y_2 = conv3x3(x_2 + y_1) y_3 = conv3x3(x_3 + y_2) y_s = conv3x3(x_s + y_{s-1})

实际工程中可以做两种变体：一种让y_1也过一次3x3，所有分支都统一；另一种是y_1直接跳连，如上式。两者的 mIoU 差距在 0.5% 以内，但后者省一次卷积，训练更快。我的默认选项是后者。

2.2 UNet 中放置 Res2Net 的三个候选位置对比

把 Res2Net 模块塞进 UNet，位置选择会影响最终指标的 3~5 个百分点，这不是玄学，是不同深度对多尺度特征的需求强度不同。常见做法有三种，先看对比表：

我在舌头数据集上的实际体验是：三选二组合（编码器前两层 + 瓶颈层）性价比最高。第一层和第二层分辨率高，感受野小，细粒度纹理主要靠这两层保留；瓶颈层控制全局语义。如果全部替换，显存占用上涨，而第三层本身是中等语义，替换后对结果的提升和它带来的训练时间不成比例。

所以接下来给出的完整代码，采用“前两层 Res2Block + 瓶颈层 Res2Block”的改进方案，第三层保持普通卷积，解码器不动，这也是这套改进在小型医学数据集上收敛最快、最不容易过拟合的配置。

2.3 面向 UNet 改造的 Res2Block PyTorch 实现

下面这个 PyTorch 实现直接可用，不依赖任何第三方外部库，只基于torch.nn。这里用的是BasicBlock结构，适配 UNet 每层的通道数变化。

import torch import torch.nn as nn class Res2Block(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, scale=4, stride=1): super().__init__() self.scale = scale # 1x1 降维，控制计算量；width 是每个分支的通道数 width = out_channels // scale self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, width * scale, kernel_size=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(width * scale) # 中间的多尺度 3x3 卷积；第一分支不参与，因为 y1 = x1 self.convs = nn.ModuleList([ nn.Conv2d(width, width, kernel_size=3, padding=1, stride=stride) for _ in range(scale - 1) ]) self.bns = nn.ModuleList([ nn.BatchNorm2d(width) for _ in range(scale - 1) ]) self.conv3 = nn.Conv2d(width * scale, out_channels, kernel_size=1) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, x): identity = x out = self.relu(self.bn1(self.conv1(x))) xs = torch.chunk(out, self.scale, dim=1) ys = [] fuse = xs[0] for i in range(self.scale - 1): if i == 0: fuse = xs[0] fuse = fuse + xs[i + 1] y = self.relu(self.bns[i](self.convs[i](fuse))) ys.append(y) fuse = y # 第一分支原样保留，拼接后 1x1 恢复通道 ys = [xs[0]] + ys out = torch.cat(ys, dim=1) out = self.bn3(self.conv3(out)) if identity.shape == out.shape: out += identity return self.relu(out)

参数说明：scale=4时参数量约为普通两个3x3卷积的 1.2 倍，显存增加约 15%～20%；stride参数是给下采样层用的，stride=2时在3x3上直接降采样，能省掉一层池化。代码里的torch.chunk是按通道切分，切分维度和scale必须整除，如果out_channels是 64，scale设为 4，每个分支 16 个通道，这个取值在 UNet 第一层表现不错。

3. 舌头数据集制作：从标注到可训练的完整代码

3.1 标注类别的选择，直接决定网络学习难度

舌头分割不是“舌头一个类、背景一个类”这么简单。实际做中医舌诊辅助系统时，至少要把舌头区域拆成两类：舌体（不含舌苔的舌质部分）和舌苔。这两类的边界在很多样本里是渐变的，只标一个前景类会让网络在渐变带上产生严重的不确定预测。

类别设定建议：0=背景，1=舌质，2=舌苔。如果你的任务更细，比如还要分割齿痕或裂纹，单独开类会导致样本不均衡，更推荐先做二分类前景分割，再在 ROI 内部做细分类的两阶段方案。一阶段直接分 4 类以上，在几百张数据上几乎必然收敛困难。

我通常用 Labelme 标注，每张图生成一个 JSON 文件，记录多边形顶点。但 Labelme 原生的 JSON 转掩码方式速度慢且不容易做多类合并，所以我自己写了转换逻辑。

3.2 使用 labelme 半自动标注后的 JSON 转掩码脚本

import json import base64 import numpy as np import cv2 import os def labelme_json_to_mask(json_path, shape=(512, 512)): with open(json_path, "r", encoding="utf-8") as f: data = json.load(f) mask = np.zeros(shape, dtype=np.uint8) for shape_item in data["shapes"]: label = shape_item["label"] points = np.array(shape_item["points"], dtype=np.int32) if label == "tongue_body": class_id = 1 # 舌质 elif label == "tongue_coating": class_id = 2 # 舌苔 else: continue cv2.fillPoly(mask, [points], class_id) return mask def process_folder(json_dir, output_dir): os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) for file in os.listdir(json_dir): if not file.endswith(".json"): continue mask = labelme_json_to_mask(os.path.join(json_dir, file)) out_path = os.path.join(output_dir, file.replace(".json", ".png")) cv2.imwrite(out_path, mask)

逻辑说明：cv2.fillPoly把多边形顶点填充成指定类别，后画的标注如果覆盖前一个，会直接覆盖像素值，所以在标注时舌质要最后框。这里的class_id顺序要和训练脚本里的ignore_index设置保持一致。处理完的 PNG 是单通道图像，像素值 0、1、2。注意：不要保存成三通道彩色 PNG，否则加载时必须多做一步cv2.COLOR_BGR2GRAY转换，且压缩噪声会污染类别索引。

3.3 针对舌头图像的数据增强，mIoU 能差 6 个点

舌头图像有高度统一的成像规范，白平衡、光照角度、舌头伸出的程度在不同医疗点差异很大。增强策略需要兼顾几何形变和颜色扰动，关键是不要破坏语义边界——舌体是非刚性形变，但扭曲太狠会让舌苔纹理失真。

import albumentations as A from albumentations.pytorch import ToTensorV2 train_transform = A.Compose([ A.RandomResizedCrop(size=(512, 512), scale=(0.8, 1.0)), A.Rotate(limit=15, border_mode=cv2.BORDER_CONSTANT), A.HorizontalFlip(p=0.5), A.OneOf([ A.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.1, hue=0.02, p=1.0), A.HueSaturationValue(hue_shift_limit=5, val_shift_limit=20, p=1.0), ], p=0.8), A.RandomGamma(gamma_limit=(80, 120), p=0.3), A.Normalize(mean=(0.485, 0.456, 0.406), std=(0.229, 0.224, 0.225)), ToTensorV2(), ]) val_transform = A.Compose([ A.Resize(512, 512), A.Normalize(mean=(0.485, 0.456, 0.406), std=(0.229, 0.224, 0.225)), ToTensorV2(), ])

参数说明：Rotate的border_mode必须设为BORDER_CONSTANT，否则旋转后边缘出现的插值像素值会污染背景类，在医学分割里这是老坑。RandomResizedCrop的scale下限 0.8 足够，太激进会让舌体占不满整张图，模型会在背景上学习到不必要的响应。颜色增强里，hue的扰动范围控制在 0.02，舌色在中医诊断里有临床意义，色相漂移过大会让网络把“淡红舌”和“红绛舌”学成同一类。

3.4 用 PyTorch Dataset 把图像和掩码配对

class TongueDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, image_dir, mask_dir, transform=None): self.image_paths = sorted(os.listdir(image_dir)) self.mask_dir = mask_dir self.image_dir = image_dir self.transform = transform def __len__(self): return len(self.image_paths) def __getitem__(self, idx): img_name = self.image_paths[idx] img = cv2.imread(os.path.join(self.image_dir, img_name)) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) mask_path = os.path.join(self.mask_dir, img_name.replace(".jpg", ".png")) mask = cv2.imread(mask_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if self.transform: aug = self.transform(image=img, mask=mask) img = aug["image"] mask = aug["mask"] mask = mask.long() return img, mask

逻辑说明：文件名用sorted()保证图像和掩码的顺序一致，这是 Dataset 实现里最常见的潜藏 bug，一旦目录里混入系统隐藏文件或同名不同扩展名的文件，顺序全部错位，训练指标看起来正常但模型学到的是噪声。如果发现训练集 loss 下降正常、验证集 mIoU 始终不涨，先检查__getitem__里返回的图像和掩码是不是同一张。

4. 改进版 UNet 训练全流程：损失函数、参数配置与模型结构

4.1 改进后的 UNet 整体结构代码

改进版 UNet 的编码器分四层，前两层使用 Res2Block，第三层普通卷积，第四层（瓶颈层）再次使用 Res2Block。解码器保持标准结构，跳跃连接不额外加注意力模块，目的是让对比实验能明确归因于 Res2Net 的贡献。

import torch.nn as nn class DownBlock(nn.Module): def __init__(self, in_ch, out_ch, use_res2=False, scale=4): super().__init__() self.use_res2 = use_res2 if use_res2: self.block = Res2Block(in_ch, out_ch, scale=scale) else: self.block = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(out_ch), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(out_ch, out_ch, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(out_ch), nn.ReLU(inplace=True) ) self.pool = nn.MaxPool2d(2) def forward(self, x): x = self.block(x) return x, self.pool(x) class UNetRes2Net(nn.Module): def __init__(self, in_channels=3, num_classes=3): super().__init__() self.down1 = DownBlock(in_channels, 64, use_res2=True) self.down2 = DownBlock(64, 128, use_res2=True) self.down3 = DownBlock(128, 256, use_res2=False) self.down4 = DownBlock(256, 512, use_res2=True, scale=4) self.up1 = nn.ConvTranspose2d(512, 256, kernel_size=2, stride=2) self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(512, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True) ) # 后续上采样层级类似，省略拼接部分

结构说明：DownBlock返回两个值，一个是当前层输出（进跳跃连接），一个是池化后的下一层输入。use_res2标志控制哪层替换为 Res2Block。瓶颈层用scale=4，分支通道是 512/4=128，这个宽度足够让每个分支学到有区分度的特征。如果scale=8，每分支只有 64 通道，特征碎片化严重，收敛变慢，实测 mIoU 反而下降 1.2% 左右。

4.2 损失函数组合：Dice Loss 为主、Focal 补充

舌头数据集里背景占比通常超过 60%，舌苔和舌质占比加起来约 30%~40%。直接用交叉熵会让背景类主导梯度，目标类别的边界预测会非常模糊。实践中效果最稳的组合是Dice Loss + Focal Loss，权重比 7:3。

class DiceLoss(nn.Module): def __init__(self, smooth=1.0): super().__init__() self.smooth = smooth def forward(self, pred, target): pred = torch.softmax(pred, dim=1) target_onehot = torch.nn.functional.one_hot( target, num_classes=pred.shape[1] ).permute(0, 3, 1, 2).float() intersection = (pred * target_onehot).sum(dim=(2, 3)) dice = (2.0 * intersection + self.smooth) / ( pred.sum(dim=(2, 3)) + target_onehot.sum(dim=(2, 3)) + self.smooth ) return 1.0 - dice.mean()

参数说明：smooth是平滑项，默认 1.0 是为了防止小目标区域（如个别样本里舌苔面积只有几十个像素）出现分母为零。one_hot转类别维度的顺序是(B, H, W)到(B, C, H, W)，这里permute的维度顺序初学者经常搞混，写错后会报维度不匹配，训练直接从第一步崩掉。Dice Loss 对前景占比不敏感，但对类间边界模糊容忍度低，所以配 Focal 来拉低易分样本的权重，强化难分的舌苔边界。

4.3 一套在 2080Ti 上能跑的训练超参配置

用 AdamW 优化器，初始学习率 3e-4，配合余弦退火。batch size 设为 8（512x512 输入），如果显存不够，优先降低输入尺寸到 448 而不是降低 batch 到 4，梯度噪声会明显增大。

python train.py \ --arch unet_res2net \ --dataset ./tongue_data \ --image_size 512 \ --batch_size 8 \ --lr 3e-4 \ --loss dice+focal \ --epochs 150 \ --scale 4 \ --seed 42

参数说明：seed固定为 42 是为了保证对比实验可复现，尤其是在验证 Res2Net 改进收益时，如果不固定种子，两次训练之间 1% 以内的 mIoU 波动会掩盖真实改进。epochs=150对小型数据集（500~1000 张）足够，舌头分割不是大模型任务，超过 200 epoch 后验证集 mIoU 基本进入平台期，继续训练只会增加过拟合风险。

评估指标上，除了 mIoU 还要专门看Dice coefficient of tongue_coating class。舌苔类别面积小，全局 mIoU 可能看起来不错，但舌苔类别单独掉到 0.5 以下，交给临床用就是废的。训练日志里每 5 个 epoch 打印分类别 IoU，这是判断模型是否真的学到了细粒度结构的关键。

5. 项目说明书编写要点与模型导出验证

一个“可交付”的分割项目，代码只占一半分量，另一半是项目说明书里的复现信息。下面这套结构是我在多次交付中沉淀下的模板，直接按目录写即可。

5.1 项目说明书的标准目录结构

• 数据集说明：采集设备、标注标准、类别定义、数据划分比例（训练/验证/测试 = 8:1:1）
• 环境依赖：Python 3.9、PyTorch 1.12+、Albumentations 1.3+，完整 requirements.txt
• 训练步骤：数据预处理命令、训练命令、日志输出位置
• 评估结果：分模型对比表，包含基线 UNet、UNet+Res2Net、UNet+Res2Net+不同 loss 的 mIoU、Dice、参数量
• 复现验证：用checkpoint.pth跑推理的命令，以及输出结果保存路径

复现性最重要的是把随机种子和数据处理版本写清楚。我有一次交付后对方反馈“mIoU 从 84 掉到了 81”，最后排查发现是对方用的 OpenCV 版本不同，RandomResizedCrop的插值方式变了，导致增强分布不一致。项目说明书里务必写上“推荐使用 Docker 镜像”或直接锁死依赖版本大版本号。

5.2 用 ONNX 导出并验证推理完整流程

导出 ONNX 是部署验证的第一步，同时也可以用来检查模型是否在训练和推理模式下行为一致。

import torch from models.unet_res2net import UNetRes2Net model = UNetRes2Net(in_channels=3, num_classes=3) model.load_state_dict(torch.load("checkpoints/best.pth", map_location="cpu")) model.eval() dummy = torch.randn(1, 3, 512, 512) torch.onnx.export( model, dummy, "unet_res2net_tongue.onnx", opset_version=12, input_names=["input"], output_names=["output"], dynamic_axes={"input": {0: "batch"}, "output": {0: "batch"}} )

逻辑说明：dynamic_axes设置动态 batch 维度，部署时可以一次推理多张图。opset_version=12兼容性好，对 BatchNorm 和 Res2Block 里的 split 操作支持稳定。导出后一定要用onnxruntime跑一次推理、对比 PyTorch 输出。

5.3 部署时最容易翻车的两个细节

第一，测试集的图像尺寸必须保持 512 的整数倍，或者至少是 16 的倍数。Res2Block 里的torch.chunk按通道切，不涉及空间维度，但 UNet 下采样四次，输入宽高不是 16 的倍数时，上采样拼接时特征图尺寸对不上，会直接报错。最好在 Dataset 的__getitem__里强制Resize((512, 512))，不管原始图多大。

第二，掩码输出从 logits 转类别时，要用torch.argmax在通道维（dim=1）取索引，而不是在 softmax 之后取最大概率再转。两者数学上等价，但后者的 softmax 计算是浪费的，而且fp16推理下 softmax 的精度损失会导致个别像素类别错位。推荐直接对 logits 用argmax。

最后一个技巧：用poi式的重叠滑窗推理（patch-based inference）处理超大尺寸舌头图像时，重叠率设成 25% 是性能和精度平衡点，低于 10% 时拼接缝明显，高于 50% 时推理时间翻倍而 mIoU 提升不足 1%。在舌头这类小器官上，除非原始图像超过 2048 像素，否则直接全图缩放推理即可，不需要滑窗。

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