简介

这是一个端到端的对抗神经网络，即SegAN。generator是一个全卷积网络，并使用了一种新的**函数。discriminator使用一个多层L1$L_1$损失(multi-scale L1$L_1$ loss)，segmentor通过长或短范围的像素空间关系来学习全局和局部特征。使用的数据是ISIC2017(International Skin Imaging Collaboration),传统的分割方法很难学习像素见的局部和全局上下文关系。

代码

这篇论文的创新点：
1. 提出了一个多层L1$L_1$损失，critic用来最大化这个损失来区别分割图和ground truth在多层上的差异。
2. 在segmentor S中，我们使用了一个带有残差块/跳跃连接的全卷积神经网络和一个新的**函数。通过critic的梯度来训练的，目的是最小化critic的相同损失函数。
3. SegAN是在整个图像上的端到端的结构。

方法论

segmentor S生成输入图像的分割mask，critic C有两种输入：一种是有ground truth掩码的原始图，另一种是有由S得到的预测图掩码的原始图。S的训练旨在最小化multi-scale L1$L_1$ loss，C的训练旨在最大化这个损失。

1. The multi-scale L1 loss

训练图像为xn$x_n$对应的ground truth为yn$y_n$，这个损失可以表示为：

ιmae${\iota }_{mae}$是 Mean Absolute Error (MAE)或者L1$L_1$distance,xn∘s(xn)$x_n\circ s(x_n)$是原始输入图和segmentor预测概率图的逐像素乘积，xn∘yn$x_n\circ y_n$是原始输入图和ground truth逐像素乘积。fc(x)$f_c(x)$代表了用critic对图像x层级特征的提取。ιmae${\iota }_{mae}$定义如下：

L是critic的层数，fic(x)$f_c^i(x)$是C的第i层图像x的特征图。
由于区分segmentor分割的概率图和ground truth是很难的，这里将segmentor的最后一层的**函数sigmod/softmax**函数换为adaptive logistic**函数。定义为：

k控制了曲线的陡度。k=1是就变成了sigmod函数，当k变小时，logstic函数变得更陡峭并更接近输出0/1。

2 SegAN结构

segmentor使用了编码器-解码器结构，encoder提取输入图像的特征，decoder扩大接受域并获得更多的信息。像residual blocks 一样在不同水平的encoder和decoder之间建立连接来克服过拟合。

segmentor:在encoder中，卷积层为7，5，4步长为2，在decoder中，卷积核为11，9，7步长为1，在每一个上采样/下采样块后面都有一个残差块，由1*1卷积，3*3卷积和1*1卷积组成，在encoder和decoder的对应层间添加连接，S的最后一层使用了我们提出的adaptive logistic损失函数。
critic:使用了全卷积来获得更大的接受域以及减少参数。方向相反且没有残差块，用C来提取层特征并用the multi-scale L1$L_1$ loss，通过使用这些层特征(如：像素级别特征，低水平特征(superpixels上层像素点)，中水平特征(图像块))这个损失可以获取像素间长或短范围的空间关系。
除了S和C的第一个下采样块外，其余的块都用到了正则化，所有的下采样块都用到了Leaky Relu并且所有的批正则化后的上采样块都采用了Relu。