# 【Pythonで実装】U-Netの使い方をわかりやすく解説！ > 当サイト【スタビジ】の本記事では、セマンティックセグメンテーションの有用なアプローチの1つU-Netについて解説します。U-Netの特徴を理解しPythonでのモデル構築方法も一緒に見ていきましょう！ - URL: https://toukei-lab.com/u-net - 公開: 2023.11.28 / 更新: 2025.09.18 - サイト: スタビジ（https://toukei-lab.com） :::talk{who="umatan"} 当サイト【スタビジ】の本記事では、セマンティックセグメンテーションの有用なアプローチの1つU-Netについて解説します。U-Netの特徴を理解しPythonでのモデル構築方法も一緒に見ていきましょう！ ::: こんにちは！データサイエンティストのウマたん([@statistics1012](https://twitter.com/statistics1012?lang=ja))です！ この記事では[セマンティックセグメンテーション](/semantic_segmentation)のアプローチとして有名なU-Netについて解説していきます。 **ディープラーニング**を使いこなす上で非常に重要なアーキテクチャですのでしっかり理解しておきましょう！ 以下のYoutube動画でも解説していますので合わせてチェックしてみてください！ ::youtube{#D_WnwQZLyEI} ## U-Netの特徴 まずは、U-Netの特徴を見ていきましょう！ U-Netは2015年に医療用画像のセグメンテーションアプローチとして提案されました。 論文は以下になります。 :::box [U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation](https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf) ::: この論文に掲載されているU-Netのアーキテクチャは以下の通りです。 ![U-Net](/wp-content/uploads/2023/11/0ad870d44cab2c6d6930bc98a8a4725a.png) :::talk{who="umatan"} このアーキテクチャがアルファベットのUに見えることからU-Netという名前がつけられているんだ！ ::: このアーキテクチャを見ると、左側で徐々にダウンサンプリングが行われ右側で徐々にアップサンプリングが行われていることが分かります。 ![U-net](/wp-content/uploads/2023/11/U-net.jpg) 左側のアーキテクチャをエンコーダ、右側のアーキテクチャをデコーダと呼びます。 そして特徴的なのが左側のエンコーダから右側のデコーダへの灰色の矢印であるSkip接続。 ![U-Net](/wp-content/uploads/2023/11/ad2e4ae6c7a945ec9934ad2149ce1a13.jpg) これは左側のエンコーダアーキテクチャでダウンサンプリングする中で抽出された特徴をそのまま後続のデコーダに直接渡す役割を担っています。 これにより、画像の細かい特徴と抽象的な特徴を捉えることができ、より正確なセグメンテーションを行えるようになっています。 元々医療用画像のセグメンテーションで利用されることを想定して提案されたU-Netですが、その汎用性から一般的な画像における画像変換や画像生成のアーキテクチャのベースとして利用されるようになりました。 ## U-NetのPython実装方法 それでは、U-NetのPython実装方法を見てきましょう！ ここでは、U-Netのアーキテクチャを作り学習させるためのコードを見ていきたいと思います。 [Keras](/keras)を使ってU-Netのアーキテクチャを作っていきます。 コード全体は以下のようになります。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, concatenate def conv_block(input_tensor, num_filters): x = Conv2D(num_filters, (3, 3), padding='same')(input_tensor) x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x) x = Conv2D(num_filters, (3, 3), padding='same')(x) x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x) return x def encoder_block(input_tensor, num_filters): x = conv_block(input_tensor, num_filters) p = MaxPooling2D((2, 2))(x) return x, p def decoder_block(input_tensor, concat_tensor, num_filters): x = UpSampling2D((2, 2))(input_tensor) x = concatenate([x, concat_tensor], axis=-1) x = conv_block(x, num_filters) return x def unet(input_shape, num_filters_start=32, num_classes=1): inputs = Input(input_shape) # Encoder x1, p1 = encoder_block(inputs, num_filters_start) x2, p2 = encoder_block(p1, num_filters_start * 2) x3, p3 = encoder_block(p2, num_filters_start * 4) x4, p4 = encoder_block(p3, num_filters_start * 8) # Bridge bridge = conv_block(p4, num_filters_start * 16) # Decoder d1 = decoder_block(bridge, x4, num_filters_start * 8) d2 = decoder_block(d1, x3, num_filters_start * 4) d3 = decoder_block(d2, x2, num_filters_start * 2) d4 = decoder_block(d3, x1, num_filters_start) # Output outputs = Conv2D(num_classes, (1, 1), activation='sigmoid')(d4) model = tf.keras.Model(inputs, outputs) return model ``` これがU-Netのアーキテクチャになります。 関数conv_blockで畳み込み処理を定義していて、encoder_blockでは[畳み込み処理](/cnn)をおこなっており、decoder_blockではアップサンプリング処理をおこなっているのが分かると思います。 そしてメインのunet関数の中では、encoder_blockを通して4回畳み込み処理でダウンサンプリングを行い、その後に4回decoder_blockを通してアップサンプリングをしています。 以下の関数内でSkip接続を実現しています。 ```python def encoder_block(input_tensor, num_filters): x = conv_block(input_tensor, num_filters) p = MaxPooling2D((2, 2))(x) return x, p def decoder_block(input_tensor, concat_tensor, num_filters): x = UpSampling2D((2, 2))(input_tensor) x = concatenate([x, concat_tensor], axis=-1) x = conv_block(x, num_filters) return x ``` それぞれの関数の引き数を見てみると、p1はp2、p3、p4と順番に次の層にわたっていきブリッジ関数を通して、デコーダーのd1,d2,d3と連携されています。 一方で、x1は最後のdecoder_blockの引き数になっていて、ちゃんと先ほどお話ししたアーキテクチャ通りスキップ接続されていることが分かります。 encoder_blockでエンコーダ部分からxを出力して、Skip接続しデコーダ部分でconcatenate関数を使って、エンコーダ部分からの出力（concat_tensor）とデコーダ部分でアップサンプリングされた特徴マップ（input_tensor）を結合しています！ このコードはU-Netのモデルアーキテクチャを作っただけなので、手元の画像データで学習するためには別途コードを書く必要があります。 例えば以下のように書くことでU-Netの学習を行うことができます。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # データジェネレータの設定 train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) mask_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) # トレーニング用の画像とマスクのデータジェネレータを作成 train_generator = train_datagen.flow_from_directory( 'path_to_train_images', target_size=(128, 128), batch_size=32, class_mode=None) mask_generator = mask_datagen.flow_from_directory( 'path_to_train_masks', target_size=(128, 128), batch_size=32, class_mode=None, color_mode='grayscale') # セグメンテーションマスクはグレースケール # 画像とマスクを組み合わせる train_generator = zip(train_generator, mask_generator) # モデルのコンパイル model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # モデルのトレーニング model.fit(train_generator, steps_per_epoch=100, epochs=10) ``` path_to_train_imagesとpath_to_train_masksにはそれぞれ画像データとセグメンテーション後の各ピクセルのラベリングデータが入ったディレクトリを指定します。 そして学習が完了したらモデルに対して新しい画像をインプットしてセグメンテーションを実施していくことになります。 ちなみにU-Netではないのですが[ResNet](/resnet)をベースに学習したセマンティックセグメンテーション用の事前学習モデルは[PyTorch](/pytorch)に存在します。 そちらを使ったセグメンテーション実装方法は以下の記事で解説していますので興味のある方はチェックしてみてください。 ## U-Net まとめ ここまでご覧いただきありがとうございました！ 本記事では、**U-Net**について解説してきました。 U-NetはAIの進化の歴史の中でも非常に重要な技術です。ぜひ理解しておきましょう！ ディープラーニングの様々なモデルを知りたい方は以下の記事を参考にしてみてください。 :::related ・[RNN](/rnn)\ ・[AlexNet](/alexnet)\ ・[ResNet](/resnet)\ ・[Transformer](/transformer) ::: また、さらに詳しくAIやデータサイエンスの勉強がしたい！という方は当サイト「スタビジ」が提供する[スタビジアカデミー](https://toukei-lab.com/achademy/)というサービスで体系的に学ぶことが可能ですので是非参考にしてみてください！ :::box **AIデータサイエンス特化スクール「スタアカ」** ![スタアカトップ](/wp-content/uploads/2021/11/2bc9f22d0f8dfe24080b83884b7a5ec6-1024x576.jpg) :::
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