政安晨：【Keras机器学习实践要点】（十六）—— 图像分类从零开始

2024-04-06 13:36:01
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39

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加载数据：猫与狗数据集

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收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战

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在 Kaggle Cats vs Dogs 数据集上从头开始训练图像分类器。

简介

本示例展示了如何从零开始进行图像分类，从磁盘上的 JPEG 图像文件开始，而无需利用预训练的权重或预制的 Keras 应用程序模型。

我们在 Kaggle Cats vs Dogs 二进制分类数据集上演示了该工作流程。

我们使用 image_dataset_from_directory 实用程序生成数据集，并使用 Keras 图像预处理层进行图像标准化和数据扩增。

设置

接下来的演绎咱们在Kaggle上进行。

import os
import numpy as np
import keras
from keras import layers
from tensorflow import data as tf_data
import matplotlib.pyplot as plt

演绎：

加载数据：猫与狗数据集

原始数据下载

首先，让我们下载 786M 的原始数据 ZIP 压缩包：

!curl -O https://download.microsoft.com/download/3/E/1/3E1C3F21-ECDB-4869-8368-6DEBA77B919F/kagglecatsanddogs_5340.zip

!unzip -q kagglecatsanddogs_5340.zip
!ls

演绎如下：

现在，我们有一个 PetImages 文件夹，其中包含两个子文件夹：猫和狗。每个子文件夹都包含每个类别的图片文件。

!ls PetImages

滤除损坏的图像

在处理大量真实世界的图像数据时，损坏图像是常有的事。让我们来过滤掉标题中没有 "JFIF "字符串的编码不良图像。

num_skipped = 0
for folder_name in ("Cat", "Dog"):
    folder_path = os.path.join("PetImages", folder_name)
    for fname in os.listdir(folder_path):
        fpath = os.path.join(folder_path, fname)
        try:
            fobj = open(fpath, "rb")
            is_jfif = b"JFIF" in fobj.peek(10)
        finally:
            fobj.close()

        if not is_jfif:
            num_skipped += 1
            # Delete corrupted image
            os.remove(fpath)

print(f"Deleted {num_skipped} images.")

演绎：

生成数据集

image_size = (180, 180)
batch_size = 128

train_ds, val_ds = keras.utils.image_dataset_from_directory(
    "PetImages",
    validation_split=0.2,
    subset="both",
    seed=1337,
    image_size=image_size,
    batch_size=batch_size,
)

演绎如下：

将数据可视化

以下是训练数据集中的前 9 幅图像。

plt.figure(figsize=(10, 10))
for images, labels in train_ds.take(1):
    for i in range(9):
        ax = plt.subplot(3, 3, i + 1)
        plt.imshow(np.array(images[i]).astype("uint8"))
        plt.title(int(labels[i]))
        plt.axis("off")

使用图像数据增强

在没有大型图像数据集的情况下，通过对训练图像进行随机但真实的变换，例如随机水平翻转或小幅随机旋转，人为地引入样本多样性是一种很好的做法。这有助于让模型接触到训练数据的不同方面，同时减缓过度拟合。

data_augmentation_layers = [
    layers.RandomFlip("horizontal"),
    layers.RandomRotation(0.1),
]


def data_augmentation(images):
    for layer in data_augmentation_layers:
        images = layer(images)
    return images

让我们对数据集中的前几张图片反复应用 data_augmentation，直观地看看增强后的样本是什么样的：

plt.figure(figsize=(10, 10))
for images, _ in train_ds.take(1):
    for i in range(9):
        augmented_images = data_augmentation(images)
        ax = plt.subplot(3, 3, i + 1)
        plt.imshow(np.array(augmented_images[0]).astype("uint8"))
        plt.axis("off")

演绎如下：

数据标准化

我们的图像已经是标准尺寸（180x180），因为它们是由我们的数据集生成的连续 float32 批次。不过，它们的 RGB 通道值在 [0, 255] 范围内。

这对于神经网络来说并不理想；

一般来说，你应该尽量使输入值小一些。

在此，我们将在模型开始时使用重缩放层（Rescaling layer），将值标准化为 [0, 1] 范围内的值。

预处理数据的两个选项

使用 data_augmentation 预处理器有两种方式：

方案 1：让它成为模型的一部分，就像这样：

inputs = keras.Input(shape=input_shape)
x = data_augmentation(inputs)
x = layers.Rescaling(1./255)(x)
...  # Rest of the model

使用此选项，数据增强将在设备上进行，与模型执行的其他部分同步，这意味着它将受益于 GPU 加速。

请注意，数据增强在测试时处于非活动状态，因此输入样本只会在拟合（fit)时增强，而不会在调用评估（evaluate)或预测（predict)时增强。

如果使用 GPU 进行训练，这可能是一个不错的选择。

方案 2：将其应用于数据集，从而获得一个数据集，生成成批的增强图像，就像这样：

augmented_train_ds = train_ds.map(
    lambda x, y: (data_augmentation(x, training=True), y))

使用该选项，数据增强将在 CPU 上异步进行，并在进入模型前进行缓冲。
如果在 CPU 上进行训练，这是更好的选择，因为它能使数据增强异步且无阻塞。
在我们的例子中，我们会选择第二种方案。如果你不确定该选哪一个，那么第二个选项（异步预处理）始终是一个可靠的选择。

配置数据集以提高性能

让我们对训练数据集进行数据增强，并确保使用缓冲预取，这样我们就能从磁盘获取数据，而不会出现 I/O 阻塞：

# Apply `data_augmentation` to the training images.
train_ds = train_ds.map(
    lambda img, label: (data_augmentation(img), label),
    num_parallel_calls=tf_data.AUTOTUNE,
)
# Prefetching samples in GPU memory helps maximize GPU utilization.
train_ds = train_ds.prefetch(tf_data.AUTOTUNE)
val_ds = val_ds.prefetch(tf_data.AUTOTUNE)

建立模型

我们将构建一个小版本的 Xception 网络。我们没有特别尝试优化架构；如果你想系统地搜索最佳模型配置，可以考虑使用 KerasTuner。

请注意

我们用 data_augmentation 预处理器启动模型，然后是 Rescaling 层。
我们在最终分类层之前加入了一个 Dropout 层。

def make_model(input_shape, num_classes):
    inputs = keras.Input(shape=input_shape)

    # Entry block
    x = layers.Rescaling(1.0 / 255)(inputs)
    x = layers.Conv2D(128, 3, strides=2, padding="same")(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)
    x = layers.Activation("relu")(x)

    previous_block_activation = x  # Set aside residual

    for size in [256, 512, 728]:
        x = layers.Activation("relu")(x)
        x = layers.SeparableConv2D(size, 3, padding="same")(x)
        x = layers.BatchNormalization()(x)

        x = layers.Activation("relu")(x)
        x = layers.SeparableConv2D(size, 3, padding="same")(x)
        x = layers.BatchNormalization()(x)

        x = layers.MaxPooling2D(3, strides=2, padding="same")(x)

        # Project residual
        residual = layers.Conv2D(size, 1, strides=2, padding="same")(
            previous_block_activation
        )
        x = layers.add([x, residual])  # Add back residual
        previous_block_activation = x  # Set aside next residual

    x = layers.SeparableConv2D(1024, 3, padding="same")(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)
    x = layers.Activation("relu")(x)

    x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
    if num_classes == 2:
        units = 1
    else:
        units = num_classes

    x = layers.Dropout(0.25)(x)
    # We specify activation=None so as to return logits
    outputs = layers.Dense(units, activation=None)(x)
    return keras.Model(inputs, outputs)


model = make_model(input_shape=image_size + (3,), num_classes=2)
keras.utils.plot_model(model, show_shapes=True)

演绎如下：

训练模型

epochs = 25

callbacks = [
    keras.callbacks.ModelCheckpoint("save_at_{epoch}.keras"),
]
model.compile(
    optimizer=keras.optimizers.Adam(3e-4),
    loss=keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
    metrics=[keras.metrics.BinaryAccuracy(name="acc")],
)
model.fit(
    train_ds,
    epochs=epochs,
    callbacks=callbacks,
    validation_data=val_ds,
)

演绎如下：

epochs = 25

callbacks = [
    keras.callbacks.ModelCheckpoint("save_at_{epoch}.keras"),
]
model.compile(
    optimizer=keras.optimizers.Adam(3e-4),
    loss=keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
    metrics=[keras.metrics.BinaryAccuracy(name="acc")],
)
model.fit(
    train_ds,
    epochs=epochs,
    callbacks=callbacks,
    validation_data=val_ds,
)

演绎如下：

Epoch 1/25
...
Epoch 25/25
 147/147 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 53s 354ms/step - acc: 0.9638 - loss: 0.0903 - val_acc: 0.9382 - val_loss: 0.1542

<keras.src.callbacks.history.History at 0x7f41003c24a0>

过程：

我们在完整数据集上训练了 25 个历元后，验证准确率达到了 90% 以上（实际上，在验证性能开始下降之前，可以训练 50 多个历元）。

对新数据进行推理

需要注意的是，在推理时，数据扩增和数据剔除都处于非活动状态。

img = keras.utils.load_img("PetImages/Cat/6779.jpg", target_size=image_size)
plt.imshow(img)

img_array = keras.utils.img_to_array(img)
img_array = keras.ops.expand_dims(img_array, 0)  # Create batch axis

predictions = model.predict(img_array)
score = float(keras.ops.sigmoid(predictions[0][0]))
print(f"This image is {100 * (1 - score):.2f}% cat and {100 * score:.2f}% dog.")

实验如下：

原文地址:https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/137380395 本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：https://www.suanlizi.com/kf/1776483981970247680.html 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系《酸梨子》网邮箱：1419361763@qq.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

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