《昇思 25 天学习打卡营第 16 天 | 基于 MobileNetv2 的垃圾分类 》
活动地址：https://xihe.mindspore.cn/events/mindspore-training-camp
签名：Sam9029
实验目的
本实验旨在通过开发一个基于 MobileNetV2 的垃圾分类模型，让熟悉以下内容：
- 使用 Python 语言编写垃圾分类应用代码。
- 基本使用 Linux 操作系统。
- 掌握使用
atc命令进行模型转换的操作。
MobileNetV2 模型原理
MobileNetV2 是一个轻量级的 CNN 网络，专为移动端、嵌入式或 IoT 设备设计。它通过使用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）减少模型参数和运算量，同时保持了较高的准确率。MobileNetV2 引入了倒残差结构（Inverted residual block）和 Linear Bottlenecks 设计，进一步提升了模型性能。
实验环境
本案例支持 Windows 和 Linux 操作系统，可在 CPU、GPU 或 Ascend 平台上运行。实验前需确保已正确安装 MindSpore。
数据处理
数据准备
数据集采用 ImageFolder 格式组织，每个类别的图片放在单独的文件夹中。
数据加载
使用 MindSpore 的ImageFolderDataset方法读取数据集，并进行归一化等预处理操作。
MobileNetV2 模型搭建
定义 MobileNetV2 网络的各个模块，包括GlobalAvgPooling、ConvBNReLU、InvertedResidual等类，并构建模型的骨干网络（Backbone）和头部网络（Head）。
代码示例
class MobileNetV2Backbone(nn.Cell):
# ... 省略初始化和构建方法 ...
class MobileNetV2Head(nn.Cell):
# ... 省略初始化和构建方法 ...
def mobilenet_v2(backbone, head):
return MobileNetV2Combine(backbone, head)
模型训练与测试
训练策略
采用动态学习率下降策略，如 cosine decay，以提高模型训练的稳定性和性能。
代码示例
def cosine_decay(total_steps, lr_init=0.0, lr_end=0.0, lr_max=0.1, warmup_steps=0):
# ... 省略详细实现 ...
# 训练循环和测试循环的定义
# ... 省略train_loop和test_loop的详细实现 ...
训练过程
训练过程中，打印每个 epoch 的 loss 值，并在测试集上计算精度。
模型推理
加载训练好的模型 Checkpoint 进行推理，处理输入图像，并输出预测结果。
代码示例
def image_process(image):
# ... 省略图像预处理 ...
def infer_one(network, image_path):
# ... 省略推理逻辑 ...
def infer():
# ... 加载模型和推理 ...
导出模型文件
导出 AIR、GEIR 或 ONNX 模型文件，以便在不同平台上进行模型转换和推理。
代码示例
# ... 加载模型 ...
export(network, Tensor(input), file_name='mobilenetv2.onnx', file_format='ONNX')
思考
在本实验中，MobileNetV2 模型因其轻量化特点适用于资源受限的设备。通过实验，学习了模型的构建、训练、推理以及导出过程。思考如何进一步优化模型性能，以及如何将模型部署到实际应用场景中，是接下来的重要步骤。
本学习笔记基于提供的文档内容进行了简化和概括，实际开发中需要更详细的代码实现和调试过程。
