ResNet实战:tensorflow2.0以上版本,使用ResNet50实现图像分类任务

简介: ResNet实战:tensorflow2.0以上版本,使用ResNet50实现图像分类任务

目录


摘要


训练


第一步 导入需要的数据包,设置全局参数


第二步 加载图片


第三步 图像增强


第四步 保留最好的模型和动态设置学习率


第五步 建立模型并训练


第六步 保留训练结果,并将其生成图片


完整代码:


摘要

本例提取了猫狗大战数据集中的部分数据做数据集,演示tensorflow2.0以上的版本如何使用Keras实现图像分类,分类的模型使用ResNet50。


训练

第一步 导入需要的数据包,设置全局参数

import numpy as np

from tensorflow.keras.optimizers import Adam

import cv2

from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array

from sklearn.model_selection import train_test_split

from tensorflow.python.keras.callbacks import ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateau

from tensorflow.keras.applications.resnet import ResNet50

import os

from  tensorflow.keras.models import load_model

这里可以看出tensorflow2.0以上的版本集成了Keras,我们在使用的时候就不必单独安装Keras了,以前的代码升级到tensorflow2.0以上的版本将keras前面加上tensorflow即可。tensorflow说完了,再说明一下几个重要的全局参数

norm_size = 100 设置输入图像的大小,图像的大小根据自己的需求设置,别太大,够用就行了。


datapath = 'data/train' 设置图片存放的路径,在这里要说明一下如果图片很多,一定不要放在工程目录下,否则Pycharm加载工程的时候会浏览所有的图片,很慢很慢。

EPOCHS = 100 epochs的数量,关于epoch的设置多少合适,这个问题很纠结,一般情况设置300足够了,如果感觉没有训练好,再载入模型训练。

INIT_LR = 1e-3 学习率,一般情况从0.001开始逐渐降低,也别太小了到1e-6就可以了。

classnum = 2 类别数量,数据集有两个类别,所有就分为两类。

batch_size = 16 batchsize,根据硬件的情况和数据集的大小设置,太小了抖的厉害,太大了收敛不好,根据经验来,一般设置为2的次方。


第二步 加载图片

处理图像的步骤:


读取图像

用指定的大小去resize图像。

将图像转为数组

图像归一化

标签onehot(标签要不要做onehot和选用的loss函数有关,本例选用的loss可以直接处理标签,所以不用onehot)

具体做法详见代码:


labelList = []


dicClass = {'cat': 0, 'dog': 1}


def loadImageData():


   imageList = []


   listImage = os.listdir(datapath)


   for img in listImage:


       labelName = dicClass[img.split('.')[0]]


       print(labelName)


       labelList.append(labelName)


       dataImgPath = os.path.join(datapath, img)


       print(dataImgPath)


       image = cv2.imdecode(np.fromfile(dataImgPath, dtype=np.uint8), -1)


       image = cv2.resize(image, (norm_size, norm_size), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)


       image = img_to_array(image)


       imageList.append(image)


   imageList = np.array(imageList, dtype="int") / 255.0


   return imageList


print("开始加载数据")


imageArr = loadImageData()


labelList = np.array(labelList)


print("加载数据完成")


做好数据之后,我们需要切分训练集和测试集,一般按照4:1的比例来切分。切分数据集使用train_test_split()方法,需要导入from sklearn.model_selection import train_test_split 包。例:


trainX, valX, trainY, valY = train_test_split(imageArr, labelList, test_size=0.2, random_state=42)


第三步 图像增强

ImageDataGenerator()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器,同时也可以在batch中对数据进行增强,扩充数据集大小,增强模型的泛化能力。比如进行旋转,变形,归一化等等。


keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False,samplewise_center

=False, featurewise_std_normalization=False, samplewise_std_normalization=False,zca_whitening=False,

zca_epsilon=1e-06, rotation_range=0.0, width_shift_range=0.0, height_shift_range=0.0,brightness_range=None, shear_range=0.0, zoom_range=0.0,channel_shift_range=0.0, fill_mode='nearest', cval=0.0, horizontal_flip=False, vertical_flip=False, rescale=None, preprocessing_function=None,data_format=None,validation_split=0.0)


参数:


featurewise_center: Boolean. 对输入的图片每个通道减去每个通道对应均值。

samplewise_center: Boolan. 每张图片减去样本均值, 使得每个样本均值为0。

featurewise_std_normalization(): Boolean()

samplewise_std_normalization(): Boolean()

zca_epsilon(): Default 12-6

zca_whitening: Boolean. 去除样本之间的相关性

rotation_range(): 旋转范围

width_shift_range(): 水平平移范围

height_shift_range(): 垂直平移范围

shear_range(): float, 透视变换的范围

zoom_range(): 缩放范围

fill_mode: 填充模式, constant, nearest, reflect

cval: fill_mode == 'constant'的时候填充值

horizontal_flip(): 水平反转

vertical_flip(): 垂直翻转

preprocessing_function(): user提供的处理函数

data_format(): channels_first或者channels_last

validation_split(): 多少数据用于验证集

本例使用的图像增强代码如下:


train_datagen = ImageDataGenerator(featurewise_center=True,

                                  featurewise_std_normalization=True,

                                  rotation_range=20,

                                  width_shift_range=0.2,

                                  height_shift_range=0.2,

                                  horizontal_flip=True)

val_datagen = ImageDataGenerator()  # 验证集不做图片增强

train_generator = train_datagen.flow(trainX, trainY, batch_size=batch_size, shuffle=True)

val_generator = val_datagen.flow(valX, valY, batch_size=batch_size, shuffle=True)


第四步 保留最好的模型和动态设置学习率

ModelCheckpoint用来保存成绩最好的模型。


语法如下:


keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_loss', verbose=0, save_best_only=False, save_weights_only=False, mode='auto', period=1)


该回调函数将在每个epoch后保存模型到filepath


filepath可以是格式化的字符串,里面的占位符将会被epoch值和传入on_epoch_end的logs关键字所填入


例如,filepath若为weights.{epoch:02d-{val_loss:.2f}}.hdf5,则会生成对应epoch和验证集loss的多个文件。


参数


filename:字符串,保存模型的路径

monitor:需要监视的值

verbose:信息展示模式,0或1

save_best_only:当设置为True时,将只保存在验证集上性能最好的模型

mode:‘auto’,‘min’,‘max’之一,在save_best_only=True时决定性能最佳模型的评判准则,例如,当监测值为val_acc时,模式应为max,当检测值为val_loss时,模式应为min。在auto模式下,评价准则由被监测值的名字自动推断。

save_weights_only:若设置为True,则只保存模型权重,否则将保存整个模型(包括模型结构,配置信息等)

period:CheckPoint之间的间隔的epoch数

ReduceLROnPlateau当评价指标不在提升时,减少学习率,语法如下:


keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=10, verbose=0, mode='auto', epsilon=0.0001, cooldown=0, min_lr=0)


当学习停滞时,减少2倍或10倍的学习率常常能获得较好的效果。该回调函数检测指标的情况,如果在patience个epoch中看不到模型性能提升,则减少学习率


参数


monitor:被监测的量

factor:每次减少学习率的因子,学习率将以lr = lr*factor的形式被减少

patience:当patience个epoch过去而模型性能不提升时,学习率减少的动作会被触发

mode:‘auto’,‘min’,‘max’之一,在min模式下,如果检测值触发学习率减少。在max模式下,当检测值不再上升则触发学习率减少。

epsilon:阈值,用来确定是否进入检测值的“平原区”

cooldown:学习率减少后,会经过cooldown个epoch才重新进行正常操作

min_lr:学习率的下限

本例代码如下:


checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='weights_best_Reset50_model.hdf5',


                              monitor='val_accuracy', verbose=1, save_best_only=True, mode='max')



reduce = ReduceLROnPlateau(monitor='val_accuracy', patience=10,


                          verbose=1,


                          factor=0.5,


                          min_lr=1e-6)


第五步 建立模型并训练

model = ResNet50(weights=None, classes=classnum)

optimizer = Adam(lr=INIT_LR)

model.compile(optimizer=optimizer, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model=load_model("my_model_resnet.h5")

history = model.fit_generator(train_generator,

                             steps_per_epoch=trainX.shape[0] / batch_size,

                             validation_data=val_generator,

                             epochs=EPOCHS,

                             validation_steps=valX.shape[0] / batch_size,

                             callbacks=[checkpointer, reduce],

                             verbose=1, shuffle=True)

model.save('my_model_resnet.h5')


第六步 保留训练结果,并将其生成图片

loss_trend_graph_path = r"WW_loss.jpg"


acc_trend_graph_path = r"WW_acc.jpg"


import matplotlib.pyplot as plt



print("Now,we start drawing the loss and acc trends graph...")


# summarize history for accuracy


fig = plt.figure(1)


plt.plot(history.history["accuracy"])


plt.plot(history.history["val_accuracy"])


plt.title("Model accuracy")


plt.ylabel("accuracy")


plt.xlabel("epoch")


plt.legend(["train", "test"], loc="upper left")


plt.savefig(acc_trend_graph_path)


plt.close(1)


# summarize history for loss


fig = plt.figure(2)


plt.plot(history.history["loss"])


plt.plot(history.history["val_loss"])


plt.title("Model loss")


plt.ylabel("loss")


plt.xlabel("epoch")


plt.legend(["train", "test"], loc="upper left")


plt.savefig(loss_trend_graph_path)


plt.close(2)


完整代码:



import numpy as np

from tensorflow.keras.optimizers import Adam

import cv2

from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array

from sklearn.model_selection import train_test_split

from tensorflow.python.keras.callbacks import ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateau

from tensorflow.keras.applications.resnet import ResNet50

import os

from  tensorflow.keras.models import load_model

norm_size = 100

datapath = 'data/train'

EPOCHS = 100

INIT_LR = 1e-3

labelList = []

dicClass = {'cat': 0, 'dog': 1}

classnum = 2

batch_size = 16

def loadImageData():

   imageList = []

   listImage = os.listdir(datapath)

   for img in listImage:

       labelName = dicClass[img.split('.')[0]]

       print(labelName)

       labelList.append(labelName)

       dataImgPath = os.path.join(datapath, img)

       print(dataImgPath)

       image = cv2.imdecode(np.fromfile(dataImgPath, dtype=np.uint8), -1)

       image = cv2.resize(image, (norm_size, norm_size), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)

       image = img_to_array(image)

       imageList.append(image)

   imageList = np.array(imageList, dtype="int") / 255.0

   return imageList

print("开始加载数据")

imageArr = loadImageData()

labelList = np.array(labelList)

print("加载数据完成")

print(labelList)

trainX, valX, trainY, valY = train_test_split(imageArr, labelList, test_size=0.2, random_state=42)

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

train_datagen = ImageDataGenerator(featurewise_center=True,

                                  featurewise_std_normalization=True,

                                  rotation_range=20,

                                  width_shift_range=0.2,

                                  height_shift_range=0.2,

                                  horizontal_flip=True)

val_datagen = ImageDataGenerator()  # 验证集不做图片增强

train_generator = train_datagen.flow(trainX, trainY, batch_size=batch_size, shuffle=True)

val_generator = val_datagen.flow(valX, valY, batch_size=batch_size, shuffle=True)

checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='weights_best_Reset50_model.hdf5',

                              monitor='val_accuracy', verbose=1, save_best_only=True, mode='max')

reduce = ReduceLROnPlateau(monitor='val_accuracy', patience=10,

                          verbose=1,

                          factor=0.5,

                          min_lr=1e-6)

model = ResNet50(weights=None, classes=classnum)

optimizer = Adam(lr=INIT_LR)

model.compile(optimizer=optimizer, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model=load_model("my_model_resnet.h5")

history = model.fit_generator(train_generator,

                             steps_per_epoch=trainX.shape[0] / batch_size,

                             validation_data=val_generator,

                             epochs=EPOCHS,

                             validation_steps=valX.shape[0] / batch_size,

                             callbacks=[checkpointer, reduce],

                             verbose=1, shuffle=True)

model.save('my_model_resnet.h5')

print(history)

loss_trend_graph_path = r"WW_loss.jpg"

acc_trend_graph_path = r"WW_acc.jpg"

import matplotlib.pyplot as plt

print("Now,we start drawing the loss and acc trends graph...")

# summarize history for accuracy

fig = plt.figure(1)

plt.plot(history.history["accuracy"])

plt.plot(history.history["val_accuracy"])

plt.title("Model accuracy")

plt.ylabel("accuracy")

plt.xlabel("epoch")

plt.legend(["train", "test"], loc="upper left")

plt.savefig(acc_trend_graph_path)

plt.close(1)

# summarize history for loss

fig = plt.figure(2)

plt.plot(history.history["loss"])

plt.plot(history.history["val_loss"])

plt.title("Model loss")

plt.ylabel("loss")

plt.xlabel("epoch")

plt.legend(["train", "test"], loc="upper left")

plt.savefig(loss_trend_graph_path)

plt.close(2)

print("We are done, everything seems OK...")

# #windows系统设置10关机

os.system("shutdown -s -t 10")

 


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