竞赛 深度学习图像分类算法研究与实现 - 卷积神经网络图像分类

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🚩 深度学习图像分类算法研究与实现 - 卷积神经网络图像分类

该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

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• 难度系数：3分
• 工作量：3分
• 创新点：4分

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1 常用的分类网络介绍

1.1 CNN

传统CNN包含卷积层、全连接层等组件，并采用softmax多类别分类器和多类交叉熵损失函数。如下图：

• 卷积层(convolution layer): 执行卷积操作提取底层到高层的特征，发掘出图片局部关联性质和空间不变性质。

• 池化层(pooling layer): 执行降采样操作。通过取卷积输出特征图中局部区块的最大值(max-pooling)或者均值(avg-pooling)。降采样也是图像处理中常见的一种操作，可以过滤掉一些不重要的高频信息。

• 全连接层(fully-connected layer，或者fc layer): 输入层到隐藏层的神经元是全部连接的。

• 非线性变化: 卷积层、全连接层后面一般都会接非线性变化层，例如Sigmoid、Tanh、ReLu等来增强网络的表达能力，在CNN里最常使用的为ReLu激活函数。

• Dropout : 在模型训练阶段随机让一些隐层节点权重不工作，提高网络的泛化能力，一定程度上防止过拟合

在CNN的训练过程总，由于每一层的参数都是不断更新的，会导致下一次输入分布发生变化，这样就需要在训练过程中花费时间去设计参数。在后续提出的BN算法中，由于每一层都做了归一化处理，使得每一层的分布相对稳定，而且实验证明该算法加速了模型的收敛过程，所以被广泛应用到较深的模型

1.2 VGG

VGG 模型是由牛津大学提出的（19层网络），该模型的特点是加宽加深了网络结构，核心是五组卷积操作，每两组之间做Max-
Pooling空间降维。同一组内采用多次连续的3X3卷积，卷积核的数目由较浅组的64增多到最深组的512，同一组内的卷积核数目是一样的。卷积之后接两层全连接层，之后是分类层。该模型由于每组内卷积层的不同主要分为
11、13、16、19 这几种模型

增加网络深度和宽度，也就意味着巨量的参数,而巨量参数容易产生过拟合，也会大大增加计算量。

1.3 GoogleNet

GoogleNet模型由多组Inception模块组成，模型设计借鉴了NIN的一些思想.

NIN模型特点：

• 1. 引入了多层感知卷积网络(Multi-Layer Perceptron Convolution, MLPconv)代替一层线性卷积网络。MLPconv是一个微小的多层卷积网络，即在线性卷积后面增加若干层1x1的卷积，这样可以提取出高度非线性特征。
  

• 2)设计最后一层卷积层包含类别维度大小的特征图，然后采用全局均值池化(Avg-Pooling)替代全连接层，得到类别维度大小的向量，再进行分类。这种替代全连接层的方式有利于减少参数。

Inception 结构的主要思路是怎样用密集成分来近似最优的局部稀疏结构。

2 图像分类部分代码实现

2.1 环境依赖

​

python 3.7
jupyter-notebook : 6.0.3
cudatoolkit 10.0.130
cudnn 7.6.5
tensorflow-gpu 2.0.0
scikit-learn 0.22.1
numpy
cv2
matplotlib

2.2 需要导入的包

​

  import osimport cv2import numpy as npimport pandas as pdimport tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layers,modelsfrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.optimizers import Adamfrom tensorflow.keras.callbacks import Callbackfrom tensorflow.keras.utils import to_categoricalfrom tensorflow.keras.applications import VGG19from tensorflow.keras.models import load_modelimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.preprocessing import label_binarizetf.compat.v1.disable_eager_execution()os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' #使用GPU

2.3 参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)

​

 preprocessedFolder = '.\\ClassificationData\\' #预处理文件夹outModelFileName=".\\outModelFileName\\" ImageWidth = 512ImageHeight = 320ImageNumChannels = 3TrainingPercent = 70  #训练集比例ValidationPercent = 15 #验证集比例

2.4 从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)

​

def read_dl_classifier_data_set(preprocessedFolder):num = 0  # 图片的总数量cnt_class = 0  #图片所属的类别label_list = []  # 存放每个图像的label,图像的类别img_list = []   #存放图片数据for directory in os.listdir(preprocessedFolder):tmp_dir = preprocessedFolder + directorycnt_class += 1for image in os.listdir(tmp_dir):num += 1tmp_img_filepath = tmp_dir + '\\' + imageim = cv2.imread(tmp_img_filepath)  # numpy.ndarrayim = cv2.resize(im, (ImageWidth, ImageHeight))  # 重新设置图片的大小img_list.append(im)label_list.append(cnt_class)  # 在标签中添加类别print("Picture " + str(num) + "Load "+tmp_img_filepath+"successfully")
print("共有" + str(num) + "张图片")
print("all"+str(num)+"picturs belong to "+str(cnt_class)+"classes")
return np.array(img_list),np.array(label_list)all_data,all_label=read_dl_classifier_data_set(preprocessedFolder)

2.5 数据预处理

图像数据压缩, 标签数据进行独立热编码one-hot

​

def preprocess_dl_Image(all_data,all_label):all_data = all_data.astype("float32")/255  #把图像灰度值压缩到0--1.0便于神经网络训练all_label = to_categorical(all_label)  #对标签数据进行独立热编码return all_data,all_labelall_data,all_label = preprocess_dl_Image(all_data,all_label) #处理后的数据

对数据及进行划分（训练集：验证集：测试集 = 0.7:0.15:0.15）

​

def split_dl_classifier_data_set(all_data,all_label,TrainingPercent,ValidationPercent):s = np.arange(all_data.shape[0])np.random.shuffle(s)  #随机打乱顺序all_data = all_data[s] #打乱后的图像数据all_label = all_label[s] #打乱后的标签数据all_len = all_data.shape[0]train_len = int(all_len*TrainingPercent/100)  #训练集长度valadation_len = int(all_len*ValidationPercent/100)#验证集长度temp_len=train_len+valadation_lentrain_data,train_label = all_data[0:train_len,:,:,:],all_label[0:train_len,:] #训练集valadation_data,valadation_label = all_data[train_len:temp_len, : , : , : ],all_label[train_len:temp_len, : ] #验证集test_data,test_label = all_data[temp_len:, : , : , : ],all_label[temp_len:, : ] #测试集return train_data,train_label,valadation_data,valadation_label,test_data,test_labeltrain_data,train_label,valadation_data,valadation_label,test_data,test_label=split_dl_classifier_data_set(all_data,all_label,TrainingPercent,ValidationPercent)

2.6 训练分类模型

• 使用迁移学习（基于VGG19）

• epochs = 30

• batch_size = 16

• 使用 keras.callbacks.EarlyStopping 提前结束训练

  def train_classifier(train_data,train_label,valadation_data,valadation_label,lr=1e-4):conv_base = VGG19(weights='imagenet',include_top=False,input_shape=(ImageHeight, ImageWidth, 3) )  model = models.Sequential()model.add(conv_base)model.add(layers.Flatten())model.add(layers.Dense(30, activation='relu')) model.add(layers.Dense(6, activation='softmax')) #Dense: 全连接层。activation: 激励函数，‘linear’一般用在回归任务的输出层，而‘softmax’一般用在分类任务的输出层conv_base.trainable=Falsemodel.compile(loss='categorical_crossentropy',#loss: 拟合损失方法，这里用到了多分类损失函数交叉熵  optimizer=Adam(lr=lr),#optimizer: 优化器，梯度下降的优化方法 #rmspropmetrics=['accuracy'])model.summary() #每个层中的输出形状和参数。early_stoping =tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor="val_loss",min_delta=0,patience=5,verbose=0,baseline=None,restore_best_weights=True)history = model.fit(train_data, train_label,batch_size=16, #更新梯度的批数据的大小 iteration = epochs / batch_size,epochs=30,  # 迭代次数validation_data=(valadation_data, valadation_label),  # 验证集callbacks=[early_stoping])return model,history
  model,history = train_classifier(train_data,train_label,valadation_data,valadation_label,)
  

2.7 模型训练效果

​

def plot_history(history):history_df = pd.DataFrame(history.history)history_df[['loss', 'val_loss']].plot()plt.title('Train and valadation loss')history_df = pd.DataFrame(history.history)history_df[['accuracy', 'val_accuracy']].plot()plt.title('Train and valadation accuracy')plot_history(history)

2.8 模型性能评估

• 使用测试集进行评估

• 输出分类报告和混淆矩阵

• 绘制ROC和AUC曲线

  from sklearn.metrics import classification_report
  from sklearn.metrics import confusion_matrix
  from sklearn.metrics import accuracy_score
  import seaborn as sns
  Y_pred_tta=model.predict_classes(test_data) #模型对测试集数据进行预测
  Y_test = [np.argmax(one_hot)for one_hot in test_label]# 由one-hot转换为普通np数组
  Y_pred_tta=model.predict_classes(test_data) #模型对测试集进行预测
  Y_test = [np.argmax(one_hot)for one_hot in test_label]# 由one-hot转换为普通np数组
  print('验证集分类报告：\n',classification_report(Y_test,Y_pred_tta))
  confusion_mc = confusion_matrix(Y_test,Y_pred_tta)#混淆矩阵
  df_cm = pd.DataFrame(confusion_mc)
  plt.figure(figsize = (10,7))
  sns.heatmap(df_cm, annot=True, cmap="BuPu",linewidths=1.0,fmt="d")
  plt.title('PipeLine accuracy:{0:.3f}'.format(accuracy_score(Y_test,Y_pred_tta)),fontsize=20)
  plt.ylabel('True label',fontsize=20)
  plt.xlabel('Predicted label',fontsize=20)
  

​

from sklearn.metrics import precision_recall_curve
from sklearn.metrics import average_precision_score
from sklearn.metrics import roc_curve
from sklearn import metrics
import matplotlib as mpl# 计算属于各个类别的概率，返回值的shape = [n_samples, n_classes]
y_score = model.predict_proba(test_data)
# 1、调用函数计算验证集的AUC 
print ('调用函数auc：', metrics.roc_auc_score(test_label, y_score, average='micro'))
# 2、手动计算验证集的AUC
#首先将矩阵test_label和y_score展开，然后计算假正例率FPR和真正例率TPR
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(test_label.ravel(),y_score.ravel())
auc = metrics.auc(fpr, tpr)
print('手动计算auc：', auc)
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = u'SimHei'
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
#FPR就是横坐标,TPR就是纵坐标
plt.figure(figsize = (10,7))
plt.plot(fpr, tpr, c = 'r', lw = 2, alpha = 0.7, label = u'AUC=%.3f' % auc)
plt.plot((0, 1), (0, 1), c = '#808080', lw = 1, ls = '--', alpha = 0.7)
plt.xlim((-0.01, 1.02))
plt.ylim((-0.01, 1.02))
plt.xticks(np.arange(0, 1.1, 0.1))
plt.yticks(np.arange(0, 1.1, 0.1))
plt.xlabel('False Positive Rate', fontsize=16)
plt.ylabel('True Positive Rate', fontsize=16)
plt.grid(b=True, ls=':')
plt.legend(loc='lower right', fancybox=True, framealpha=0.8, fontsize=12)
plt.title('37个验证集分类后的ROC和AUC', fontsize=18)
plt.show()

3 1000种图像分类

这是学长训练的能识别1000种类目标的图像分类模型，演示效果如下

4 最后

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