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深度学习小工程练习之tensorflow垃圾分类详解

Admin Python 2021-04-29 07:04:10 417

介绍

这是一个基于深度学习的垃圾分类小工程,用深度残差网络构建

软件架构

  1. 使用深度残差网络resnet50作为基石,在后续添加需要的层以适应不同的分类任务
  2. 模型的训练需要用生成器将数据集循环写入内存,同时图像增强以泛化模型
  3. 使用不包含网络输出部分的resnet50权重文件进行迁移学习,只训练我们在5个stage后增加的层

安装教程

  1. 需要的第三方库主要有tensorflow1.x,keras,opencv,Pillow,scikit-learn,numpy
  2. 安装方式很简单,打开terminal,例如:pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  3. 数据集与权重文件比较大,所以没有上传
  4. 如果环境配置方面有问题或者需要数据集与模型权重文件,可以在评论区说明您的问题,我将远程帮助您

使用说明

  1. 文件夹theory记录了我在本次深度学习中收获的笔记,与模型训练的控制台打印信息
  2. 迁移学习需要的初始权重与模型定义文件resnet50.py放在model
  3. 下训练运行trainNet.py,训练结束会创建models文件夹,并将结果权重garclass.h5写入该文件夹
  4. datagen文件夹下的genit.py用于进行图像预处理以及数据生成器接口
  5. 使用训练好的模型进行垃圾分类,运行Demo.py

结果演示

在这里插入图片描述

cans易拉罐

在这里插入图片描述

代码解释

在实际的模型中,我们只使用了resnet50的5个stage,后面的输出部分需要我们自己定制,网络的结构图如下:

在这里插入图片描述

stage5后我们的定制网络如下:

"""定制resnet后面的层"""
def custom(input_size,num_classes,pretrain):
    # 引入初始化resnet50模型
    base_model = ResNet50(weights=pretrain,
                          include_top=False,
                          pooling=None,
                          input_shape=(input_size,input_size, 3),
                          classes=num_classes)
    #由于有预权重,前部分冻结,后面进行迁移学习
    for layer in base_model.layers:
        layer.trainable = False
    #添加后面的层
    x = base_model.output
    x = layers.GlobalAveragePooling2D(name='avg_pool')(x)
    x = layers.Dropout(0.5,name='dropout1')(x)
    #regularizers正则化层,正则化器允许在优化过程中对层的参数或层的激活情况进行惩罚
    #对损失函数进行最小化的同时,也需要让对参数添加限制,这个限制也就是正则化惩罚项,使用l2范数
    x = layers.Dense(512,activation='relu',kernel_regularizer= regularizers.l2(0.0001),name='fc2')(x)
    x = layers.BatchNormalization(name='bn_fc_01')(x)
    x = layers.Dropout(0.5,name='dropout2')(x)
    #40个分类
    x = layers.Dense(num_classes,activation='softmax')(x)
    model = Model(inputs=base_model.input,outputs=x)
    #模型编译
    model.compile(optimizer="adam",loss = 'categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])
    return model

网络的训练是迁移学习过程,使用已有的初始resnet50权重(5个stage已经训练过,卷积层已经能够提取特征),我们只训练后面的全连接层部分,4个epoch后再对较后面的层进行训练微调一下,获得更高准确率,训练过程如下:

class Net():
    def __init__(self,img_size,gar_num,data_dir,batch_size,pretrain):
        self.img_size=img_size
        self.gar_num=gar_num
        self.data_dir=data_dir
        self.batch_size=batch_size
        self.pretrain=pretrain
    def build_train(self):
        """迁移学习"""
        model = resnet.custom(self.img_size, self.gar_num, self.pretrain)
        model.summary()
        train_sequence, validation_sequence = genit.gendata(self.data_dir, self.batch_size, self.gar_num, self.img_size)
        epochs=4
        model.fit_generator(train_sequence,steps_per_epoch=len(train_sequence),epochs=epochs,verbose=1,validation_data=validation_sequence,
                                     max_queue_size=10,shuffle=True)
        #微调,在实际工程中,激活函数也被算进层里,所以总共181层,微调是为了重新训练部分卷积层,同时训练最后的全连接层
        layers=149
        learning_rate=1e-4
        for layer in model.layers[:layers]:
            layer.trainable = False
        for layer in model.layers[layers:]:
            layer.trainable = True
        Adam =adam(lr=learning_rate, decay=0.0005)
        model.compile(optimizer=Adam, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
        model.fit_generator(train_sequence,steps_per_epoch=len(train_sequence),epochs=epochs * 2,verbose=1,
            callbacks=[
                callbacks.ModelCheckpoint('./models/garclass.h5',monitor='val_loss', save_best_only=True, mode='min'),
                callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1,patience=10, mode='min'),
                callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10),],
            validation_data=validation_sequence,max_queue_size=10,shuffle=True)
        print('finish train,look for garclass.h5')

训练结果如下:

"""

loss: 0.7949 - acc: 0.9494 - val_loss: 0.9900 - val_acc: 0.8797

训练用了9小时左右

"""

如果使用更好的显卡,可以更快完成训练

最后

希望大家可以体验到深度学习带来的收获,能和大家学习很开心,更多关于深度学习的资料请关注其它相关文章!

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