使用卷积神经网络进行图片分类

2019年5月11日 187次阅读 来源: MrRed

实验内容来源于实验楼：https://www.shiyanlou.com/courses/820

需要注意的是：由于实验楼中的环境是已经搭建好的，因此报告中，不讲关于环境搭建的细节，自己是实现时需要搭建环境。如opencv和caffe。

卷积神经网络的基本概念：

首先，介绍了卷积神经网络的基本概念，讲的比较简单，详细的还是看cs321n中的内容。

实验的主要内容

本次实验使用的框架为caffe1.0.0。使用caffe搭建一个AlphaNet，结构如图。

《使用卷积神经网络进行图片分类》 image.png

将输入数据进行格式转换

caffe支持多种格式的数据输入，在本次实验中，将数据处理成lmdb的格式。为了节约时间，使用16*16的图片。将数据转换成lmdb格式，通过以下命令实现。

convert_imageset --check_size --gray -shuffle ./ train.txt train
convert_imageset --check_size --gray -shuffle ./ validate.txt validate
convert_imageset --check_size --gray -shuffle ./ test.txt test

convert_imageset是caffe中的一个脚本。

这三条命令的第一个参数–check_size检查每一张图片的尺寸是否相同。第二个参数–gray将图片转换为单通道灰度图片。第三个参数-shuffle将所有图片的顺序打乱。第三个参数./指明图片文件所在的父目录，由于这里的train.txt等文件中已经包含了前缀pic,所以这里的父目录就是当前目录./。第四个参数指明图片列表文件。第五个参数指明最后生成的lmdb数据库文件夹的位置。

数据预处理

为了使得数据0中心分布，使用caffe中的compute_image_mean来计算均值。保存成binaryproto后缀名的文件中。

compute_image_mean train train.binaryproto

编写网络文件和训练参数文件

根据特定的语法，编写prototxt为后缀的文件，来表示网络和训练参数

训练过程

创建一个snapshot文件来储存最后的结果。

mkdir snapshot

通过下列命令训练

caffe train -solver solver.prototxt

进行图片分类

对网络的文件进行改动，去掉一个数据层，将test和train参数去掉。去掉Accuracy和SoftmaxWithLoss层，添加一个softmax层进行预测。

也使用平均值文件对数据进行预处理。编写python脚本来将原来生产的binaryproto文件转换成npy格式的。

最后编写python脚本来实现分类。

# encoding=utf-8
import sys

sys.path.append('/opt/caffe/python')  # 先将pycaffe 路径加入环境变量中
import caffe, cv2, numpy as np


class Classfier:  # 将模型封装入一个分类器类中
    def __init__(self, deploy, model, mu):
        self.net = caffe.Net(deploy, model, caffe.TEST)  # 初始化网络结构及其中的参数
        self.mu = mu

    def classify(self, img):
        img = (img - self.mu) * 0.00390625  # 减去均值后再进行缩放
        self.net.blobs['data'].data[...] = img  # 将图片数据送入data层的blobs
        out = self.net.forward()['prob']  # 执行前向计算，并得到最后prob层的输出结果
        return out


def main():
    mean_file = 'train.npy'
    mean = np.load(mean_file)  # 加载均值文件
    classifier = Classfier('deploy.prototxt', 'snapshot/alpha_iter_10000.caffemodel', mean)  # 创建我们的分类器
    with open('test.txt') as f:  # 读取测试集中的图片
        l = f.readlines()
    for i in l:
        print i
        name, label = i.split(' ')
        img = cv2.imread(name)  # 读取图片
        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        prob = classifier.classify(img)  # 使用分类器分类，得到概率
        print prob  # 输出概率值
        print chr(np.argmax(prob) + 65)  # 输出概率最大值对应的英文字母
        if np.argmax(prob) == int(label):
            cv2.imshow('img', img)  # 输出原始图片
            cv2.waitKey()  # 等待按键


if __name__ == '__main__':
    main()

实验心得

在使用caffe的过程中，各种layer可以直接使用，不需要使用，在写他的代码。询问学长发现，如果想实现特别的供能还是需要修改底层的代码。这个教程中最后运行时，使用的pytho中的api，而Learning to Track at 100FPS with Deep Regression Networks中使用的是C++，接下来还要进一步学习以下caffe的C++的用法。另外，虽然实现了网络，但是网络中的细节问题，还需要继续学习以下。

    原文作者：MrRed
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/f06511a912de
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