使用tensorflow.contrib.slim进行图像分割

TensorFlow.contrib.slim是一个用于构建、训练和评估深度学习模型的高级API。它提供了一系列用于定义模型结构、损失函数、优化器和评估指标的工具。在图像分割任务中，TensorFlow.contrib.slim可以帮助我们方便地定义卷积神经网络（CNN）的结构，并进行训练和评估。

下面我将为你演示如何使用TensorFlow.contrib.slim进行图像分割任务。

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.slim as slim

然后，我们需要定义我们的模型结构。在这个例子中，我们将使用U-Net网络架构，它是一种常用的用于图像分割的深度学习模型。

def unet(inputs):
  # 编码器
  net = slim.repeat(inputs, 2, slim.conv2d, 64, [3, 3], scope='conv1')
  conv1 = net
  net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool1')

  net = slim.repeat(net, 2, slim.conv2d, 128, [3, 3], scope='conv2')
  conv2 = net
  net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool2')

  net = slim.repeat(net, 2, slim.conv2d, 256, [3, 3], scope='conv3')
  conv3 = net
  net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool3')

  net = slim.repeat(net, 2, slim.conv2d, 512, [3, 3], scope='conv4')
  conv4 = net
  net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool4')

  net = slim.repeat(net, 2, slim.conv2d, 1024, [3, 3], scope='conv5')

  # 解码器
  net = slim.conv2d_transpose(net, 512, [2, 2], stride=2, scope='deconv1')
  net = tf.concat([net, conv4], axis=-1)

  net = slim.repeat(net, 2, slim.conv2d, 512, [3, 3], scope='conv6')
  net = slim.conv2d_transpose(net, 256, [2, 2], stride=2, scope='deconv2')
  net = tf.concat([net, conv3], axis=-1)

  net = slim.repeat(net, 2, slim.conv2d, 256, [3, 3], scope='conv7')
  net = slim.conv2d_transpose(net, 128, [2, 2], stride=2, scope='deconv3')
  net = tf.concat([net, conv2], axis=-1)

  net = slim.repeat(net, 2, slim.conv2d, 128, [3, 3], scope='conv8')
  net = slim.conv2d_transpose(net, 64, [2, 2], stride=2, scope='deconv4')
  net = tf.concat([net, conv1], axis=-1)

  net = slim.repeat(net, 2, slim.conv2d, 64, [3, 3], scope='conv9')
  net = slim.conv2d(net, num_classes, [1, 1], activation_fn=tf.nn.sigmoid, scope='conv10')

  return net

在上述代码中，我们首先定义了编码器部分网络结构，然后定义了解码器部分网络结构，并最后生成了最终的分割结果。

接下来，我们需要定义损失函数和优化器。在图像分割任务中，常用的损失函数是交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）。

def loss(logits, labels):
  loss_value = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels)
  loss_value = tf.reduce_mean(loss_value)
  return loss_value

inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, image_height, image_width, 3], name='inputs')
labels = tf.placeholder(tf.int32, [None, image_height, image_width, 1], name='labels')

logits = unet(inputs)
loss_value = loss(logits, labels)

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)
train_op = optimizer.minimize(loss_value)

在上述代码中，我们首先定义了输入图像和标签的占位符。然后，我们通过前面定义的U-Net模型得到了分割结果，接着计算了损失函数的值。最后，我们使用Adam优化器来最小化损失函数。

接下来，我们可以进行训练和评估。

with tf.Session() as sess:
  sess.run(tf.global_variables_initializer())
  
  for epoch in range(num_epochs):
    # 训练
    for batch in range(num_batches):
      batch_inputs, batch_labels = get_next_batch()
      _, batch_loss = sess.run([train_op, loss_value], feed_dict={inputs: batch_inputs, labels: batch_labels})
      print('Epoch {}/{} Batch {}/{}: loss = {}'.format(epoch+1, num_epochs, batch+1, num_batches, batch_loss))
    
    # 评估
    if (epoch + 1) % eval_interval == 0:
      eval_inputs, eval_labels = get_eval_set()
      eval_loss = sess.run(loss_value, feed_dict={inputs: eval_inputs, labels: eval_labels})
      print('Eval loss = {}'.format(eval_loss))
      
      if eval_loss < best_loss:
        best_loss = eval_loss
        save_model(sess)

在上述代码中，我们首先初始化了所有变量。然后，在每个epoch中，我们使用get_next_batch函数获取下一个batch的训练数据，并将其传入到训练操作中进行训练，得到训练损失。在每个eval_interval的epoch里，我们使用get_eval_set函数获取评估数据，并计算评估损失。如果评估损失比之前的 损失要小，我们将保存当前模型。

以上就是一个使用TensorFlow.contrib.slim进行图像分割的例子。通过使用TensorFlow.contrib.slim，我们可以方便地定义模型结构，训练模型并进行评估。当然，在一个完整的应用中，还需要进行更多的数据预处理、数据增强、模型调优和性能优化等步骤。希望这个例子对你有所帮助！