CV_Task3 利用ResNet实现人脸识别

作业数据集描述：共15个人的头像，每个人11张图。
作业描述：使用给定的数据集完成人脸识别。

实现方法

对人脸图像进行分类处理，可以使用目前流行的深度学习算法进行处理。ResNet作为经典的分类CNN模型，在分类问题上有着出色的表现，因此针对人脸分类问题可以使用ResNet模型作为分类网络来解决。在Pytorch中已经包含了预设的resnet模型可以直接使用。

导入包

from torchvision.models import resnet18
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np
import os
import random
import argparse
import cv2
from random import shuffle
import matplotlib.pyplot as plt

数据集预处理

对人脸数据集进行预处理，通过对文件操作将所有的图片标签和图片地址放入总列表中，打乱顺序按照一定比例分为训练集和测试集，获取训练数据列表和测试数据列表。

# 获取数据序列
def gen_data_list(data_dir):train_list = []test_list = []tmp_list = []for data_name in os.listdir(data_dir):index = os.path.splitext(data_name)[0].split("s")[-1]filepath = os.path.join(data_dir, data_name)tmp_list.append('{}\t{}'.format(int(index) // 12 + 1, filepath))shuffle(tmp_list)  # 打乱顺序train_num = int(len(tmp_list) * 0.9)train_list = tmp_list[:train_num]test_list = tmp_list[train_num:]return train_list, test_list# train_list,test_list = gen_data_list('./data')
# print(train_list)

创建数据集类

数据集类的作用是提取训练数据列表或测试数据列表中的标签和数据地址，通过数据地址获得图片，然后对图片进行处理保留图片信息的精度，来为模型训练或测试读取训练集或测试集数据。

from torch.utils.data import Dataset# 获取数据集
class Face_Data(Dataset):def __init__(self, data_list, image_size=(100, 100)):self.label_list = []self.image_list = []for data in data_list:data = data.strip().split('\t')if len(data) != 2:continuelabel, filepath = dataself.label_list.append(int(label))img = cv2.imread(filepath, cv2.IMREAD_COLOR) / 255. * 2. - 1.img = cv2.resize(img, dsize=image_size)  # (W, H, C)self.image_list.append(img)def __len__(self):return len(self.label_list)def __getitem__(self, item):label = torch.LongTensor([self.label_list[item]]).squeeze()image = torch.FloatTensor(self.image_list[item]).permute(2, 1, 0)  # size: (C, H, W)return label, image

定义参数

# 设置参数
def parse():parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument("--mode", type=str, default="test")parser.add_argument("--pre_train", type=str, default="")parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=16)parser.add_argument("--lr", type=float, default=1e-4)parser.add_argument("--num_epoch", type=int, default=50)parser.add_argument("--loss_every", type=int, default=5)parser.add_argument("--num_classes", type=int, default=15)parser.add_argument("--data_dir", type=str, default="./data")parser.add_argument("--rand_seed", type=int, default=999)args = parser.parse_known_args()[0]return args

模型训练和测试

从torch中加载预设的resnet18模型，并对模型进行训练，每当数据训练完了5个epoch后就对模型进行1次测试，获取测试结果。本次实验设置的训练循环次数为50轮。

class Model():def __init__(self, cfg):self.cfg = cfgseed = self.cfg.rand_seedtorch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed(seed)torch.backends.cudnn.deterministic = Truerandom.seed(seed)np.random.seed(seed)self.model = resnet18(pretrained=False,progress=True,num_classes=self.cfg.num_classes)if os.path.isfile(self.cfg.pre_train):self.model.load_state_dict(torch.load('./save.pth'))self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")self.model = self.model.to(self.device)self.loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()def test(self):_, test_list = gen_data_list(self.cfg.data_dir)test_data = Face_Data(test_list)test_loader = DataLoader(test_data,batch_size=self.cfg.batch_size,shuffle=False,num_workers=4)self.model.eval()test_loss = 0.gt_labels = []pred_labels = []cnt = 0with torch.no_grad():for labels, images in test_loader:labels = labels.to(self.device)images = images.to(self.device)pred = self.model(images)loss = self.loss_fn(pred, labels)test_loss += loss.item()cnt += 1# agrmaxpred = torch.max(pred, dim=1)[1]pred = pred.detach().cpu().numpy().tolist()pred_labels += predlabels = labels.detach().cpu().numpy().tolist()gt_labels += labelstest_loss /= cnttest_acc = accuracy_score(gt_labels, pred_labels) * 100.print("Test loss: %.3f, acc: %.2f%%" %(test_loss, test_acc))return test_lossdef train(self):train_losses = []test_losses = []train_list, _ = gen_data_list(self.cfg.data_dir)train_data = Face_Data(train_list)train_loader = DataLoader(train_data,batch_size=self.cfg.batch_size,shuffle=True,num_workers=4)optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=self.cfg.lr)for epoch in range(1, self.cfg.num_epoch + 1):self.model.train()for labels, images in train_loader:labels = labels.to(self.device)images = images.to(self.device)pred = self.model(images)loss = self.loss_fn(pred, labels)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()pred = torch.max(pred, dim=1)[1]pred = pred.detach().cpu().numpy().tolist()labels = labels.detach().cpu().numpy().tolist()acc = accuracy_score(labels, pred) * 100. if epoch % self.cfg.loss_every == 0:print("epoch: %d loss: %.4f acc: %d%%" % (epoch, loss.item(), acc))train_losses.append(loss.item())test_loss = self.test()test_losses.append(test_loss)torch.save(self.model.state_dict(), './save.pth')plt.figure()plt.plot(train_losses)plt.plot(test_losses)

结果展示

cfg = parse()
model = Model(cfg)
model.train()

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