飞桨day-02 卷积神经网络十二生肖识别实战

Day02-十二生肖实践作业

paddle深度学习万能公式

一、问题定义

十二生肖分类的本质是图像分类任务，我们采用CNN网络结构进行相关实践。

二、数据准备

1、解压数据集

我们将网上获取的数据集以压缩包的方式上传到aistudio数据集中，并加载到我们的项目内。
在使用之前我们进行数据集压缩包的一个解压。

!unzip -q -o data/data68755/signs.zip

2、标注数据集

首先我们来看一下解压后的数据集张什么样子。

.
├── test
│   ├── dog
│   ├── dragon
│   ├── goat
│   ├── horse
│   ├── monkey
│   ├── ox
│   ├── pig
│   ├── rabbit
│   ├── ratt
│   ├── rooster
│   ├── snake
│   └── tiger
├── train
│   ├── dog
│   ├── dragon
│   ├── goat
│   ├── horse
│   ├── monkey
│   ├── ox
│   ├── pig
│   ├── rabbit
│   ├── ratt
│   ├── rooster
│   ├── snake
│   └── tiger
└── valid
    ├── dog
    ├── dragon
    ├── goat
    ├── horse
    ├── monkey
    ├── ox
    ├── pig
    ├── rabbit
    ├── ratt
    ├── rooster
    ├── snake
    └── tiger

数据集分为train、valid、test三个文件夹，每个文件夹内包含12个分类文件夹，每个分类文件夹内是具体的样本图片。我们对这些样本进行一个标注处理，最终生成train.txt/valid.txt/test.txt三个数据标注文件。

import io
import os
from PIL import Image
from config import get


# 数据集根目录
DATA_ROOT = 'signs'

# 标签List
LABEL_MAP = get('LABEL_MAP')

# 标注生成函数
def generate_annotation(mode):
    # 建立标注文件
    with open('{}/{}.txt'.format(DATA_ROOT, mode), 'w') as f:
        # 对应每个用途的数据文件夹，train/valid/test
        train_dir = '{}/{}'.format(DATA_ROOT, mode)

        # 遍历文件夹，获取里面的分类文件夹
        for path in os.listdir(train_dir):
            # 标签对应的数字索引，实际标注的时候直接使用数字索引
            label_index = LABEL_MAP.index(path)

            # 图像样本所在的路径
            image_path = '{}/{}'.format(train_dir, path)

            # 遍历所有图像
            for image in os.listdir(image_path):
                # 图像完整路径和名称
                image_file = '{}/{}'.format(image_path, image)
                
                try:
                    # 验证图片格式是否ok
                    with open(image_file, 'rb') as f_img:
                        image = Image.open(io.BytesIO(f_img.read()))
                        image.load()
                        
                        if image.mode == 'RGB':
                            f.write('{}\t{}\n'.format(image_file, label_index))
                except:
                    continue


generate_annotation('train')  # 生成训练集标注文件
generate_annotation('valid')  # 生成验证集标注文件
generate_annotation('test')   # 生成测试集标注文件

3、导入相关库

import paddle
import numpy as np
from config import get

paddle.__version__

'2.0.0'

4、导入数据集的定义实现

我们数据集的代码实现定义在dataset.py中,我们在实现该作业是要先下载该文件，代码见文末。

from dataset import ZodiacDataset

5、实例化数据集类

根据所使用的数据集需求实例化数据集类，并查看总样本量。

train_dataset = ZodiacDataset(mode='train')
valid_dataset = ZodiacDataset(mode='valid')

print('训练数据集：{}张；验证数据集：{}张'.format(len(train_dataset), len(valid_dataset)))

三、模型选择和开发

1、网络构建

本次我们使用ResNet50网络来完成我们的案例实践。

1）ResNet系列网络

2）ResNet50结构

3）残差区块

4）ResNet其他版本

# 请补齐模型实例化代码

network = paddle.vision.models.resnet50(num_classes=get('num_classes'), pretrained=True)  # 飞浆预训练模型

模型可视化

model = paddle.Model(network)
model.summary((-1, ) + tuple(get('image_shape')))

-------------------------------------------------------------------------------
   Layer (type)         Input Shape          Output Shape         Param #    
===============================================================================
    Conv2D-213       [[1, 3, 224, 224]]   [1, 64, 112, 112]        9,408     
  BatchNorm2D-213   [[1, 64, 112, 112]]   [1, 64, 112, 112]         256      
      ReLU-69       [[1, 64, 112, 112]]   [1, 64, 112, 112]          0       
    MaxPool2D-5     [[1, 64, 112, 112]]    [1, 64, 56, 56]           0       
    Conv2D-215       [[1, 64, 56, 56]]     [1, 64, 56, 56]         4,096     
  BatchNorm2D-215    [[1, 64, 56, 56]]     [1, 64, 56, 56]          256      
      ReLU-70        [[1, 256, 56, 56]]  

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