卷积神经网络(VGG-16)海贼王人物识别

文章目录

  • 前期工作
    • 1. 设置GPU(如果使用的是CPU可以忽略这步)
      • 我的环境:
    • 2. 导入数据
    • 3. 查看数据
  • 二、数据预处理
    • 1. 加载数据
    • 2. 可视化数据
    • 3. 再次检查数据
    • 4. 配置数据集
    • 5. 归一化
  • 三、构建VGG-16网络
    • 1. 官方模型(已打包好)
    • 2. 自建模型
    • 3. 网络结构图
  • 四、编译
  • 五、训练模型
  • 六、模型评估

前期工作

1. 设置GPU(如果使用的是CPU可以忽略这步)

我的环境:

  • 语言环境:Python3.6.5
  • 编译器:jupyter notebook
  • 深度学习环境:TensorFlow2.4.1
import tensorflow as tfgpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")if gpus:tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)  #设置GPU显存用量按需使用tf.config.set_visible_devices([gpus[0]],"GPU")

2. 导入数据

import matplotlib.pyplot as plt
import os,PIL# 设置随机种子尽可能使结果可以重现
import numpy as np
np.random.seed(1)# 设置随机种子尽可能使结果可以重现
import tensorflow as tf
tf.random.set_seed(1)from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers,modelsimport pathlib
data_dir = "weather_photos/"
data_dir = pathlib.Path(data_dir)

3. 查看数据

数据集中一共有路飞、索隆、娜美、乌索普、乔巴、山治、罗宾等7个人物角色

文件夹含义数量
lufei路飞117 张
suolong索隆90 张
namei娜美84 张
wusuopu乌索普77张
qiaoba乔巴102 张
shanzhi山治47 张
luobin罗宾105张
image_count = len(list(data_dir.glob('*/*.jpg')))print("图片总数为:",image_count)

二、数据预处理

1. 加载数据

使用image_dataset_from_directory方法将磁盘中的数据加载到tf.data.Dataset

batch_size = 32
img_height = 224
img_width = 224
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(data_dir,validation_split=0.2,subset="training",seed=123,image_size=(img_height, img_width),batch_size=batch_size)
Found 621 files belonging to 7 classes.
Using 497 files for training.
val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(data_dir,validation_split=0.2,subset="validation",seed=123,image_size=(img_height, img_width),batch_size=batch_size)
Found 621 files belonging to 7 classes.
Using 124 files for validation.

我们可以通过class_names输出数据集的标签。标签将按字母顺序对应于目录名称。

class_names = train_ds.class_names
print(class_names)
['lufei', 'luobin', 'namei', 'qiaoba', 'shanzhi', 'suolong', 'wusuopu']

2. 可视化数据

plt.figure(figsize=(10, 5))  # 图形的宽为10高为5for images, labels in train_ds.take(1):for i in range(8):ax = plt.subplot(2, 4, i + 1)  plt.imshow(images[i].numpy().astype("uint8"))plt.title(class_names[labels[i]])plt.axis("off")

在这里插入图片描述

plt.imshow(images[1].numpy().astype("uint8"))

在这里插入图片描述

3. 再次检查数据

for image_batch, labels_batch in train_ds:print(image_batch.shape)print(labels_batch.shape)break
(32, 224, 224, 3)
(32,)
  • Image_batch是形状的张量(32,180,180,3)。这是一批形状180x180x3的32张图片(最后一维指的是彩色通道RGB)。
  • Label_batch是形状(32,)的张量,这些标签对应32张图片

4. 配置数据集

AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNEtrain_ds = train_ds.cache().shuffle(1000).prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
val_ds = val_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)

5. 归一化

normalization_layer = layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255)
normalization_train_ds = train_ds.map(lambda x, y: (normalization_layer(x), y))
val_ds = val_ds.map(lambda x, y: (normalization_layer(x), y))
image_batch, labels_batch = next(iter(val_ds))
first_image = image_batch[0]
# 查看归一化后的数据
print(np.min(first_image), np.max(first_image))
0.0 0.9928046

三、构建VGG-16网络

VGG优缺点分析:

  • VGG优点

VGG的结构非常简洁,整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸(3x3)和最大池化尺寸(2x2)

  • VGG缺点

1)训练时间过长,调参难度大。2)需要的存储容量大,不利于部署。例如存储VGG-16权重值文件的大小为500多MB,不利于安装到嵌入式系统中。

1. 官方模型(已打包好)

官网模型调用这块我放到后面几篇文章中,下面主要讲一下VGG-16

# model = keras.applications.VGG16()
# model.summary()

2. 自建模型

from tensorflow.keras import layers, models, Input
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dense, Flatten, Dropoutdef VGG16(nb_classes, input_shape):input_tensor = Input(shape=input_shape)# 1st blockx = Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block1_conv1')(input_tensor)x = Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block1_conv2')(x)x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'block1_pool')(x)# 2nd blockx = Conv2D(128, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block2_conv1')(x)x = Conv2D(128, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block2_conv2')(x)x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'block2_pool')(x)# 3rd blockx = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block3_conv1')(x)x = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block3_conv2')(x)x = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block3_conv3')(x)x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'block3_pool')(x)# 4th blockx = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block4_conv1')(x)x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block4_conv2')(x)x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block4_conv3')(x)x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'block4_pool')(x)# 5th blockx = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block5_conv1')(x)x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block5_conv2')(x)x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block5_conv3')(x)x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'block5_pool')(x)# full connectionx = Flatten()(x)x = Dense(4096, activation='relu',  name='fc1')(x)x = Dense(4096, activation='relu', name='fc2')(x)output_tensor = Dense(nb_classes, activation='softmax', name='predictions')(x)model = Model(input_tensor, output_tensor)return modelmodel=VGG16(1000, (img_width, img_height, 3))
model.summary()
Model: "model"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
input_1 (InputLayer)         [(None, 224, 224, 3)]     0         
_________________________________________________________________
block1_conv1 (Conv2D)        (None, 224, 224, 64)      1792      
_________________________________________________________________
block1_conv2 (Conv2D)        (None, 224, 224, 64)      36928     
_________________________________________________________________
block1_pool (MaxPooling2D)   (None, 112, 112, 64)      0         
_________________________________________________________________
block2_conv1 (Conv2D)        (None, 112, 112, 128)     73856     
_________________________________________________________________
block2_conv2 (Conv2D)        (None, 112, 112, 128)     147584    
_________________________________________________________________
block2_pool (MaxPooling2D)   (None, 56, 56, 128)       0         
_________________________________________________________________
block3_conv1 (Conv2D)        (None, 56, 56, 256)       295168    
_________________________________________________________________
block3_conv2 (Conv2D)        (None, 56, 56, 256)       590080    
_________________________________________________________________
block3_conv3 (Conv2D)        (None, 56, 56, 256)       590080    
_________________________________________________________________
block3_pool (MaxPooling2D)   (None, 28, 28, 256)       0         
_________________________________________________________________
block4_conv1 (Conv2D)        (None, 28, 28, 512)       1180160   
_________________________________________________________________
block4_conv2 (Conv2D)        (None, 28, 28, 512)       2359808   
_________________________________________________________________
block4_conv3 (Conv2D)        (None, 28, 28, 512)       2359808   
_________________________________________________________________
block4_pool (MaxPooling2D)   (None, 14, 14, 512)       0         
_________________________________________________________________
block5_conv1 (Conv2D)        (None, 14, 14, 512)       2359808   
_________________________________________________________________
block5_conv2 (Conv2D)        (None, 14, 14, 512)       2359808   
_________________________________________________________________
block5_conv3 (Conv2D)        (None, 14, 14, 512)       2359808   
_________________________________________________________________
block5_pool (MaxPooling2D)   (None, 7, 7, 512)         0         
_________________________________________________________________
flatten (Flatten)            (None, 25088)             0         
_________________________________________________________________
fc1 (Dense)                  (None, 4096)              102764544 
_________________________________________________________________
fc2 (Dense)                  (None, 4096)              16781312  
_________________________________________________________________
predictions (Dense)          (None, 1000)              4097000   
=================================================================
Total params: 138,357,544
Trainable params: 138,357,544
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

3. 网络结构图

结构说明:

  • 13个卷积层(Convolutional Layer),分别用blockX_convX表示
  • 3个全连接层(Fully connected Layer),分别用fcXpredictions表示
  • 5个池化层(Pool layer),分别用blockX_pool表示

VGG-16包含了16个隐藏层(13个卷积层和3个全连接层),故称为VGG-16

在这里插入图片描述

四、编译

在准备对模型进行训练之前,还需要再对其进行一些设置。以下内容是在模型的编译步骤中添加的:

  • 损失函数(loss):用于衡量模型在训练期间的准确率。
  • 优化器(optimizer):决定模型如何根据其看到的数据和自身的损失函数进行更新。
  • 指标(metrics):用于监控训练和测试步骤。以下示例使用了准确率,即被正确分类的图像的比率。
# 设置优化器
opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-4)model.compile(optimizer=opt,loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),metrics=['accuracy'])

五、训练模型

epochs = 20history = model.fit(train_ds,validation_data=val_ds,epochs=epochs
)
Epoch 1/20
16/16 [==============================] - 14s 461ms/step - loss: 4.5842 - accuracy: 0.1349 - val_loss: 6.8389 - val_accuracy: 0.1129
Epoch 2/20
16/16 [==============================] - 2s 146ms/step - loss: 2.1046 - accuracy: 0.1398 - val_loss: 6.7905 - val_accuracy: 0.2016
Epoch 3/20
16/16 [==============================] - 2s 144ms/step - loss: 1.7885 - accuracy: 0.3531 - val_loss: 6.7892 - val_accuracy: 0.2903
Epoch 4/20
16/16 [==============================] - 2s 145ms/step - loss: 1.2015 - accuracy: 0.6135 - val_loss: 6.7582 - val_accuracy: 0.2742
Epoch 5/20
16/16 [==============================] - 2s 148ms/step - loss: 1.1831 - accuracy: 0.6108 - val_loss: 6.7520 - val_accuracy: 0.4113
Epoch 6/20
16/16 [==============================] - 2s 143ms/step - loss: 0.5140 - accuracy: 0.8326 - val_loss: 6.7102 - val_accuracy: 0.5806
Epoch 7/20
16/16 [==============================] - 2s 150ms/step - loss: 0.2451 - accuracy: 0.9165 - val_loss: 6.6918 - val_accuracy: 0.7823
Epoch 8/20
16/16 [==============================] - 2s 147ms/step - loss: 0.2156 - accuracy: 0.9328 - val_loss: 6.7188 - val_accuracy: 0.4113
Epoch 9/20
16/16 [==============================] - 2s 143ms/step - loss: 0.1940 - accuracy: 0.9513 - val_loss: 6.6639 - val_accuracy: 0.5968
Epoch 10/20
16/16 [==============================] - 2s 143ms/step - loss: 0.0767 - accuracy: 0.9812 - val_loss: 6.6101 - val_accuracy: 0.7419
Epoch 11/20
16/16 [==============================] - 2s 146ms/step - loss: 0.0245 - accuracy: 0.9894 - val_loss: 6.5526 - val_accuracy: 0.8226
Epoch 12/20
16/16 [==============================] - 2s 149ms/step - loss: 0.0387 - accuracy: 0.9861 - val_loss: 6.5636 - val_accuracy: 0.6210
Epoch 13/20
16/16 [==============================] - 2s 152ms/step - loss: 0.2146 - accuracy: 0.9289 - val_loss: 6.7039 - val_accuracy: 0.4839
Epoch 14/20
16/16 [==============================] - 2s 152ms/step - loss: 0.2566 - accuracy: 0.9087 - val_loss: 6.6852 - val_accuracy: 0.6532
Epoch 15/20
16/16 [==============================] - 2s 149ms/step - loss: 0.0579 - accuracy: 0.9840 - val_loss: 6.5971 - val_accuracy: 0.6935
Epoch 16/20
16/16 [==============================] - 2s 152ms/step - loss: 0.0414 - accuracy: 0.9866 - val_loss: 6.6049 - val_accuracy: 0.7581
Epoch 17/20
16/16 [==============================] - 2s 146ms/step - loss: 0.0907 - accuracy: 0.9689 - val_loss: 6.6476 - val_accuracy: 0.6452
Epoch 18/20
16/16 [==============================] - 2s 147ms/step - loss: 0.0929 - accuracy: 0.9685 - val_loss: 6.6590 - val_accuracy: 0.7903
Epoch 19/20
16/16 [==============================] - 2s 146ms/step - loss: 0.0364 - accuracy: 0.9935 - val_loss: 6.5915 - val_accuracy: 0.6290
Epoch 20/20
16/16 [==============================] - 2s 151ms/step - loss: 0.1081 - accuracy: 0.9662 - val_loss: 6.6541 - val_accuracy: 0.6613

六、模型评估

acc = history.history['accuracy']
val_acc = history.history['val_accuracy']loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']epochs_range = range(epochs)plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(epochs_range, acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, val_acc, label='Validation Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, val_loss, label='Validation Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()

在这里插入图片描述

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:http://www.hqwc.cn/news/195559.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

实战项目:VB龟兔赛跑游戏+猜数字游戏

文章目录: 一:效果演示 二:实现思路 三:代码实现 form1 效果图 代码 form2 效果图 代码 form3 效果图 代码 一:效果演示 效果图◕‿◕✌✌✌ 代码下载 二:实现思路 窗口1:龟兔赛…

LeetCode - 160. 相交链表(C语言,配图)

思路: 1. 我们算出两个链表的长度lenA,lenB。我们在这里最后判断一下,两个链表的尾节点是否是一样的,如果是相交链表,那它们的尾节点一定是一样的。 2. 算出长链表和短链表的差距n(n | lenA- lenB |&#…

Python 自动化(十七)ORM操作

ORM-查询操作 查询简介 数据库的查询需要使用管理器对象 objects 进行 通过 自定义模型类.objects 管理器调用查询方法 查询方法 all()方法 概念与理解 用法:自定义模型类.objects.all()作用:查询自定义模型实体中所有的数据等同于 select * fr…

软件测试: 测试用例

一. 软件测试四要素 测试环境,操作步骤,测试数据,预期结果 二. 基于需求进行测试用例的设计 基于需求设计测试用例是测试设计和开发测试用例的基础,第一步就要分析测试需求,验证需求是否正确,完整,无二义性,并且逻辑自洽.在需求正确的基础上细化测试需求,从测试需求提炼出一…

DeepStream--测试resnet50分类模型

ResNet50是一种深度残差网络,50表示包含50层深度。该模型可以用于图像分类,物体检测等。 现在用DeepStream测试ResNet50分类模型。 1 资源 模型地址:https://github.com/onnx/models/blob/main/vision/classification/resnet/model/resnet…

介绍交换空间概念以及如何设置交换空间

文章目录 什么交换空间新增交换空间 什么交换空间 交换空间(Swap space)是计算机内存的一种补充,位于硬盘驱动器上。当物理内存不足时,系统会将不活跃的页面移到交换空间中。 交换空间可以帮助系统在以下情况下运行&#xff1a…

改进YOLOv8:结合ODConv构成C2f_ODConv:即插即用的动态卷积/可轻量化

🗝️YOLOv8实战宝典--星级指南:从入门到精通,您不可错过的技巧   -- 聚焦于YOLO的 最新版本, 对颈部网络改进、添加局部注意力、增加检测头部,实测涨点 💡 深入浅出YOLOv8:我的专业笔记与技术总结   -- YOLOv8轻松上手, 适用技术小白,文章代码齐全,仅需 …

阿坤老师的独特瓷器(Java详解)

一、题目描述 示例: 输入: 5 3 4 5 6 2 5 3 7 6 5 输出: 3 二、题解 思路分析: 题目要求我们计算出“独特瓷器”的个数,而“独特瓷器”是指对于瓷器A,没有另一个瓷器B,直径和高度都大于A。则…

股东入股可用的出资形式主要有哪些

股东入股,可用的出资形式主要包括货币以及实物、知识产权、土地使用权等可以用货币估价并可以依法转让的非货币财产。 第一,货币。设立公司必然需要一定数量的流动资金。以支付创建公司时的开支和启动公司运营。因此,股东可以用货币出资。 第…

深度学习:欠拟合与过拟合

1 定义 1.1 模型欠拟合 AI模型的欠拟合(Underfitting)发生在模型未能充分学习训练数据中的模式和结构时,导致它在训练集和验证集上都表现不佳。欠拟合通常是由于模型太过简单,没有足够的能力捕捉到数据的复杂性和细节。 1.2 模型…

Linux|僵死进程

1.僵死进程产生的原因或者条件: 什么是僵死进程? 当子进程先于父进程结束,父进程没有获取子进程的退出码,此时子进程变成僵死进程. 简而言之,就是子进程先结束,并且父进程没有获取它的退出码; 那么僵死进程产生的原因或者条件就是:子进程先于父进程结束,并且父进程没有获取…

Activiti7工作流

文章目录 一、工作流介绍1.1 概念1.2 适用行业1.3 应用领域1.4 传统实现方式1.5 什么是工作流引擎 二、什么是Activiti7?2.1 概述2.2 Activiti7内部核心机制2.3 BPMN2.4 Activiti如何使用2.4.1 整合Activiti2.4.2 业务流程建模2.4.3 部署业务流程2.4.4 启动流程实例…