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微调模型完成热狗识别的图像分类【任务分解】

更新时间:2023年03月08日11时19分 来源:乐鱼电竞 浏览次数:

针对微调模型我们来实践一个具体的例子：热狗识别。将基于一个小数据集对在ImageNet数据集上训练好的ResNet模型进行微调。该小数据集含有数千张热狗或者其他事物的图像。我们将使用微调得到的模型来识别一张图像中是否包含热狗。

首先，导入实验所需的工具包。

import tensorflow as tf
import numpy as np

获取数据集

我们首先将数据集放在路径hotdog/data之下:

1678083514572_81.png

每个类别文件夹里面是图像文件。

上一节中我们介绍了ImageDataGenerator进行图像增强，我们可以通过以下方法读取图像文件，该方法以文件夹路径为参数,生成经过图像增强后的结果，并产生batch数据：

flow_from_directory(self, directory,
                            target_size=(256, 256), color_mode='rgb',
                            classes=None, class_mode='categorical',
                            batch_size=32, shuffle=True, seed=None,
                            save_to_dir=None）

主要参数：

　　? directory: 目标文件夹路径，对于每一个类对应一个子文件夹，该子文件夹中任何JPG、PNG、BNP、PPM的图片都可以读取。

　　? target_size: 默认为(256, 256)，图像将被resize成该尺寸。

　　? batch_size: batch数据的大�。�32。

　　? shuffle: 是否打乱数据，默认为True。

我们创建两个tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator实例来分别读取训练数据集和测试数据集中的所有图像文件。将训练集图片全部处理为高和宽均为224像素的输入。此外，我们对RGB(红、绿、蓝)三个颜色通道的数值做标准化。

# 获取数据集
import pathlib
train_dir = 'transferdata/train'
test_dir = 'transferdata/test'
# 获取训练集数据
train_dir = pathlib.Path(train_dir)
train_count = len(list(train_dir.glob('*/*.jpg')))
# 获取测试集数据
test_dir = pathlib.Path(test_dir)
test_count = len(list(test_dir.glob('*/*.jpg')))
# 创建imageDataGenerator进行图像处理
image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255)
# 设置参数
BATCH_SIZE = 32
IMG_HEIGHT = 224
IMG_WIDTH = 224
# 获取训练数据
train_data_gen = image_generator.flow_from_directory(directory=str(train_dir),
                                                    batch_size=BATCH_SIZE,
                                                    target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH),
                                                    shuffle=True)
# 获取测试数据
test_data_gen = image_generator.flow_from_directory(directory=str(test_dir),
                                                    batch_size=BATCH_SIZE,
                                                    target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH),
                                                    shuffle=True)

下面我们随机取1个batch的图片然后绘制出来。

import matplotlib.pyplot as plt
# 显示图像
def show_batch(image_batch, label_batch):
    plt.figure(figsize=(10,10))
    for n in range(15):
        ax = plt.subplot(5,5,n+1)
        plt.imshow(image_batch[n]）
        plt.axis('off')
# 随机选择一个batch的图像        
image_batch, label_batch = next(train_data_gen)
# 图像显示
show_batch(image_batch, label_batch)

1678083965743_82.png

模型构建与训练

我们使用在ImageNet数据集上预训练的ResNet-50作为源模型。这里指定weights='imagenet'来自动下载并加载预训练的模型参数。在第一次使用时需要联网下载模型参数。

Keras应用程序(keras.applications)是具有预先训练权值的固定架构，该类封装了很多重量级的网络架构，如下图所示：

模型构建与训练

实现时实例化模型架构：

tf.keras.applications.ResNet50(
    include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None,
    pooling=None, classes=1000, **kwargs
)

主要参数：

? include_top: 是否包括顶层的全连接层。

? weights: None 代表随机初始化， 'imagenet' 代表加载在 ImageNet 上预训练的权值。

? input_shape: 可�。淙氤叽缭�，仅当 include_top=False 时有效，否则输入形状必须是 (224, 224, 3)(channels_last 格式)或 (3, 224, 224)(channels_first 格式)。它必须为 3 个输入通道，且宽高必须不小于 32，比如 (200, 200, 3) 是一个合法的输入尺寸。

在该案例中我们使用resNet50预训练模型构建模型：

# 加载预训练模型
ResNet50 = tf.keras.applications.ResNet50(weights='imagenet', input_shape=(224,224,3))
# 设置所有层不可训练
for layer in ResNet50.layers:
    layer.trainable = False
# 设置模型
net = tf.keras.models.Sequential()
# 预训练模型
net.add(ResNet50)
# 展开
net.add(tf.keras.layers.Flatten())
# 二分类的全连接层
net.add(tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax'))

接下来我们使用之前定义好的ImageGenerator将训练集图片送入ResNet50进行训练。

# 模型编译：指定优化器，损失函数和评价指标net.compile(optimizer='adam',
            loss='categorical_crossentropy',
            metrics=['accuracy'])# 模型训练：指定数据，每一个epoch中只运行10个迭代，指定验证数据集history = net.fit(
                    train_data_gen,
                    steps_per_epoch=10,
                    epochs=3,
                    validation_data=test_data_gen,
                    validation_steps=10
                    )
Epoch 1/3
10/10 [==============================] - 28s 3s/step - loss: 0.6931 - accuracy: 0.5031 - val_loss: 0.6930 - val_accuracy: 0.5094
Epoch 2/3
10/10 [==============================] - 29s 3s/step - loss: 0.6932 - accuracy: 0.5094 - val_loss: 0.6935 - val_accuracy: 0.4812
Epoch 3/3
10/10 [==============================] - 31s 3s/step - loss: 0.6935 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.6933 - val_accuracy: 0.4875






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