神经网络实现猫的种类识别
神经网络实现猫的种类识别
代码地址：https://github.com/yeLer/cat_kind
实现的主要部分有
- 简单的网络结构在猫的种类识别上的应用，测试准确率0.832
- 使用resNet50在猫的种类识别上的应用，测试准确率0.866
- 使用数据增强解决过拟合问题，并提高测试准确率，测试准确率0.999
项目文件夹说明
------
cat_kind 项目文件名|----cat_data_resNet50 存放用于resNet网络训练的数据|----train 训练数据|----test 测试数据|----cat_kind_data 存放用于简单案例网络训练的数据（train.py）|----train 训练数据|----test 测试数据|----dataAug 数据增强后存放训练集的位置|----models 保存训练模型的位置|----predict_imgs 测试过程中使用的图片文件夹|----resnet_example 使用resnet网络的文件夹|----predict_on_resnet.py 预测的时候使用的文件|----resnet50.py 定义resnet网络的文件|----train_on_resnet.py 训练resnet的文件|----source_images 数据集的原始文件夹|----孟买猫|----布偶猫|----暹罗猫|----英国短毛猫|----tools 工具文件夹|----data_aug.py 数据增强|----prepare_data.py 数据预处理|----predict.py 使用简单网络进行预测的文件|----requirement.txt 环境依赖|----train.py 使用简单网络进行训练的文件
step1 数据集预处理
使用文件：prepare_data.py
包括的操作有：
图片重命
- 在renameJPG()方法实现，重命名的意图有两个，第一是将图片都统一为一种图片类型，
第二个目的是给图片添加训练标签（当然也可以将标签写在文件当中，这里只是一种简便的
做法）
图片转换为统一的格式
- 图片重命名保存的过程中将图片统一格式
图片统一大小
- 该网络要求输入图片的大小为(100,100),所以运行时要修改out_img_size为(100,100)，数据集保存位置save_dir为cat_kind_data
将图片按照一定的比例划分
- 按照比例9:1将数据划分为训练集和测试集,默认参数为0.9
step2 训练
- 使用文件：train.py，直接执行
step3 测试
- 使用文件：predict.py，直接执行
二 使用经典网络ResNet50实现猫的种类识别
- 由于resnet网络较为复杂，在少量的数据集情况下结果容易出现过拟合，所以首先进行数据增强的处理
step1 数据增强
直接运行data_aug.py，然后会在dataAug文件夹下生成四个对应猫种类的文件夹，相应的参数可以在data_aug.py调整
step2 数据集预处理
使用文件：prepare_data.py
包括的操作有：
图片重命名
- 在renameJPG()方法实现，重命名的意图有两个，第一是将图片都统一为一种图片类型，
第二个目的是给图片添加训练标签（当然也可以将标签写在文件当中，这里只是一种简便的
做法）
图片转换为统一的格式
- 图片重命名保存的过程中将图片统一格式
图片统一大小
- 在resNet中要求图片的大小在197——224之间，这里将图片的大小统一在224*224
将图片按照一定的比例划分
- 按照比例9:1将数据划分为训练集和测试集
step3 定义网络结构
网络结构采用Keras搭建好的resNet50，使用文件：resnet_example/resnet50.py
使用文件：resnet_example/resnet50.py,原始文件可从deep-learning-models
获取，为了使得该文件能适应训练加测试，我做了相应的修改
step4 训练
- 使用文件：resnet_example/train_on_resnet.py
step5 测试
- 使用文件：resnet_example/predict_on_resnet.py
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