【深度学习图像识别课程】毕业项目:狗狗种类识别(3)代码实现
本博文涉及以下:五
目录:Zero:导入数据集一、检测人脸二、检测狗狗三、从头实现CNN实现狗狗分类四、迁移VGG16实现狗狗分类五、迁移ResNet_50实现狗狗分类六、自己实现狗狗分类
五、使用ResNet_50来区分狗的品种
现在你将使用迁移学习来建立一个CNN,从而可以从图像中识别狗的品种。你的 CNN 在测试集上的准确率必须至少达到60%。
在步骤4中,我们使用了迁移学习来创建一个使用基于 VGG-16 提取的特征向量来搭建一个 CNN。在本部分内容中,你必须使用另一个预训练模型来搭建一个 CNN。为了让这个任务更易实现,我们已经预先对目前 keras 中可用的几种网络进行了预训练:
- VGG-19 bottleneck features
- ResNet-50 bottleneck features
- Inception bottleneck features
- Xception bottleneck features
这些文件被命名为为:
Dog{network}Data.npz
其中 {network}
可以是 VGG19
、Resnet50
、InceptionV3
或 Xception
中的一个。选择上方网络架构中的一个,下载相对应的bottleneck特征,并将所下载的文件保存在目录 bottleneck_features/
中。
1、获取模型特征向量
## TODO: ResNet-50的CNN获取bottleneck特征
bottleneck_features = np.load('bottleneck_features/DogResnet50Data.npz')
train_Resnet50 = bottleneck_features['train']
valid_Resnet50 = bottleneck_features['valid']
test_Resnet50 = bottleneck_features['test']
2、模型建立、编译、训练和测试
### TODO: 定义你的框架
Resnet50_model = Sequential()
Resnet50_model.add(GlobalAveragePooling2D(input_shape=train_Resnet50.shape[1:]))
Resnet50_model.add(Dense(133, activation='softmax'))Resnet50_model.summary()
### TODO: 编译模型
Resnet50_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy'])
### TODO: 训练模型
checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='saved_models/weights.best.Resnet50.hdf5', verbose=1, save_best_only=True)Resnet50_model.fit(train_Resnet50, train_targets, validation_data=(valid_Resnet50, valid_targets),epochs=20, batch_size=20, callbacks=[checkpointer], verbose=1)
### TODO: 加载具有最佳验证loss的模型权重
Resnet50_model.load_weights('saved_models/weights.best.Resnet50.hdf5')
### TODO: 在测试集上计算分类准确率
Resnet50_predictions = [np.argmax(Resnet50_model.predict(np.expand_dims(feature, axis=0))) for feature in test_Resnet50]# 报告测试准确率
test_accuracy = 100*np.sum(np.array(Resnet50_predictions)==np.argmax(test_targets, axis=1))/len(Resnet50_predictions)
print('Test accuracy: %.4f%%' % test_accuracy)
3、使用模型预测狗的品种
实现一个函数,它的输入为图像路径,功能为预测对应图像的类别,输出为你模型预测出的狗类别(Affenpinscher
, Afghan_hound
等)。
与步骤5中的模拟函数类似,你的函数应当包含如下三个步骤:
- 根据选定的模型载入图像特征(bottleneck features)
- 将图像特征输输入到你的模型中,并返回预测向量。注意,在该向量上使用 argmax 函数可以返回狗种类的序号。
- 使用在步骤0中定义的
dog_names
数组来返回对应的狗种类名称。
提取图像特征过程中使用到的函数可以在 extract_bottleneck_features.py
中找到。同时,他们应已在之前的代码块中被导入。根据你选定的 CNN 网络,你可以使用 extract_{network}
函数来获得对应的图像特征,其中 {network}
代表 VGG19
, Resnet50
, InceptionV3
, 或 Xception
中的一个。
### TODO: 写一个函数,该函数将图像的路径作为输入
### 然后返回此模型所预测的狗的品种
from extract_bottleneck_features import *def Resnet50_predict_breed(img_path):# 提取bottleneck特征bottleneck_feature = extract_Resnet50(path_to_tensor(img_path))# 获取预测向量predicted_vector = Resnet50_model.predict(bottleneck_feature)# 返回此模型预测的狗的品种return dog_names[np.argmax(predicted_vector)]
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