【图像分类】实战——使用GoogLeNet识别动漫

逃离我推掉我的手 2022-10-06 09:55 222阅读 0赞

**目录**

摘要

制作数据集

导入所需要的库

设置全局参数

图像预处理

读取数据

设置模型

设置训练和验证

测试

--------------------

# 摘要 #

给你一张动漫图片，你能告诉我出自哪个动漫吗？今天我们就用GoogLeNet做到这一点。我选择的的动漫有秦岭神树、吞噬星空和秦时明月。图片样例如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hoaGhoaGhoaGh3d3d3d3d3d3d3_size_16_color_FFFFFF_t_70][] 秦岭神树

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hoaGhoaGhoaGh3d3d3d3d3d3d3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][] 秦时明月

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hoaGhoaGhoaGh3d3d3d3d3d3d3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][] 吞噬星空

从上面的样例空可以看出，不同的动漫风格差异还是很大的，下面就说说我如何实现动漫分类的。

# 制作数据集 #

制作数据集，需要用到从动漫中抽取图片，抽取图片需要用到ffmpeg工具，具体的安装和使用参考：[Windows安装ffmpeg，使用ffmpeg从视频中的抽取图像\_AI浩-CSDN博客][Windows_ffmpeg_ffmpeg_AI_-CSDN]。

然后我们使用python，调用ffmeg实现对动漫视频的批量抽取的逻辑，在D盘中新建两个文件夹，一个文件夹命名qlss，这个文件夹存放动漫视频，一个文件夹是imags,用于存放抽取的图片。Python的代码如下：

import os
    # 创建三个列表用来存储视频文件以及视频地址
    file_list = []
    file_list_path=[]
    filelist = []
    # 源文件目录
    dir_path = 'D:\\qlss'
    #cmd命令存入str字符串
    str = 'ffmpeg ' + '-i {} -ss 00:00:30  -f image2 -vf fps=1/5 -qscale:v 2 ../imags/img_{}%05d.jpg'
    filenameList=os.listdir(dir_path)
    print(filenameList)
    for j in range(len(filenameList)):
        filepath=os.path.join(dir_path,filenameList[j])
        str_cmd = str.format(filepath, filenameList[j].split('.')[0])
        print(str_cmd)
        os.popen(str_cmd)

上面代码的思路：遍历视频文件，使用Python在cmd中执行ffmpeg命令实现对图片抽取。

新建项目

新建一个图像分类的项目，data里面放数据集，dataset文件夹中自定义数据的读取方法，这次我不采用默认的读取方式，太简单没啥意思。然后再新建train.py和test.py

在项目的根目录新建train.py，然后在里面写训练代码。

# 导入所需要的库 #

我这次选用的模型是inception\_v3。

import torch.optim as optim
    import torch
    import torch.nn as nn
    import torch.nn.parallel
    import torch.utils.data
    import torch.utils.data.distributed
    import torchvision.transforms as transforms
    from dataset.dataset import SeedlingData
    from torch.autograd import Variable
    from torchvision.models import inception_v3

# 设置全局参数 #

设置BatchSize、学习率和epochs，判断是否有cuda环境，如果没有设置为cpu。

# 设置全局参数
    modellr = 1e-4
    BATCH_SIZE = 32
    EPOCHS = 10
    DEVICE = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 图像预处理 #

在做图像与处理时，train数据集的transform和验证集的transform分开做，train的图像处理出了resize和归一化之外，还可以设置图像的增强，比如旋转、随机擦除等一系列的操作，验证集则不需要做图像增强，另外不要盲目的做增强，不合理的增强手段很可能会带来负作用，甚至出现Loss不收敛的情况。注：inception\_v3模型输入的size是3×299×299

transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize((299, 299)),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])
    
    ])
    transform_test = transforms.Compose([
        transforms.Resize((299, 299)),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])
    ])

# 读取数据 #

将数据集解压后放到data文件夹下面，如图：

![20210612185343674.png][]

然后我们在dataset文件夹下面新建 \_\_init\_\_.py和dataset.py，在dataset.py文件夹写入下面的代码：

说一下代码的核心逻辑。

第一步 建立字典，定义类别对应的ID,用数字代替类别。

第二步 在\_\_init\_\_里面编写获取图片路径的方法。测试集只有一层路径直接读取，训练集在train文件夹下面是类别文件夹，先获取到类别，再获取到具体的图片路径。然后使用sklearn中切分数据集的方法，按照7：3的比例切分训练集和验证集。

第三步 在\_\_getitem\_\_方法中定义读取单个图片和类别的方法，由于图像中有位深度32位的，所以我在读取图像的时候做了转换。

# coding:utf8
    import os
    from PIL import Image
    from torch.utils import data
    from torchvision import transforms as T
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    
    Labels={'吞噬星空': 0, '秦岭神树': 1, '秦时明月': 2}
    class SeedlingData (data.Dataset):
    
        def __init__(self, root, transforms=None, train=True, test=False):
            """
            主要目标： 获取所有图片的地址，并根据训练，验证，测试划分数据
            """
            self.test = test
            self.transforms = transforms
    
            if self.test:
                imgs = [os.path.join(root, img) for img in os.listdir(root)]
                self.imgs = imgs
            else:
                imgs_labels = [os.path.join(root, img) for img in os.listdir(root)]
                imgs = []
                for imglable in imgs_labels:
                    for imgname in os.listdir(imglable):
                        imgpath = os.path.join(imglable, imgname)
                        imgs.append(imgpath)
                trainval_files, val_files = train_test_split(imgs, test_size=0.3, random_state=42)
                if train:
                    self.imgs = trainval_files
                else:
                    self.imgs = val_files
    
        def __getitem__(self, index):
            """
            一次返回一张图片的数据
            """
            img_path = self.imgs[index]
            img_path=img_path.replace("\\",'/')
            if self.test:
                label = -1
            else:
                labelname = img_path.split('/')[-2]
                label = Labels[labelname]
            data = Image.open(img_path).convert('RGB')
            data = self.transforms(data)
            return data, label
    
        def __len__(self):
            return len(self.imgs)

然后我们在train.py调用SeedlingData读取数据 ，记着导入刚才写的dataset.py(from dataset.dataset import SeedlingData)

dataset_train = SeedlingData('data/train', transforms=transform, train=True)
    dataset_test = SeedlingData("data/train", transforms=transform_test, train=False)
    # 读取数据
    print(dataset_train.imgs)
    
    # 导入数据
    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)
    test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False)

# 设置模型 #

使用CrossEntropyLoss作为loss，模型采用inception\_v3，选用预训练模型。更改全连接层，将最后一层类别设置为3，然后将模型放到DEVICE。优化器选用Adam。

# 实例化模型并且移动到GPU
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    model_ft = inception_v3(pretrained=True)
    num_ftrs = model_ft.fc.in_features
    model_ft.fc = nn.Linear(num_ftrs, 3)
    model_ft.to(DEVICE)
    # 选择简单暴力的Adam优化器，学习率调低
    optimizer = optim.Adam(model_ft.parameters(), lr=modellr)
    
    
    def adjust_learning_rate(optimizer, epoch):
        """Sets the learning rate to the initial LR decayed by 10 every 30 epochs"""
        modellrnew = modellr * (0.1 ** (epoch // 50))
        print("lr:", modellrnew)
        for param_group in optimizer.param_groups:
            param_group['lr'] = modellrnew

# 设置训练和验证 #

inception\_v3模型较早，model输出有两个参数，在这里要注意。

output,hid = model(data)

# 定义训练过程
    
    def train(model, device, train_loader, optimizer, epoch):
        model.train()
        sum_loss = 0
        total_num = len(train_loader.dataset)
        print(total_num, len(train_loader))
        for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
            data, target = Variable(data).to(device), Variable(target).to(device)
            output,hid = model(data)
            loss = criterion(output, target)
            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer.step()
            print_loss = loss.data.item()
            sum_loss += print_loss
            if (batch_idx + 1) % 10 == 0:
                print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
                    epoch, (batch_idx + 1) * len(data), len(train_loader.dataset),
                           100. * (batch_idx + 1) / len(train_loader), loss.item()))
        ave_loss = sum_loss / len(train_loader)
        print('epoch:{},loss:{}'.format(epoch, ave_loss))
    
    
    # 验证过程
    def val(model, device, test_loader):
        model.eval()
        test_loss = 0
        correct = 0
        total_num = len(test_loader.dataset)
        print(total_num, len(test_loader))
        with torch.no_grad():
            for data, target in test_loader:
                data, target = Variable(data).to(device), Variable(target).to(device)
                output = model(data)
                loss = criterion(output, target)
                _, pred = torch.max(output.data, 1)
                correct += torch.sum(pred == target)
                print_loss = loss.data.item()
                test_loss += print_loss
            correct = correct.data.item()
            acc = correct / total_num
            avgloss = test_loss / len(test_loader)
            print('\nVal set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(
                avgloss, correct, len(test_loader.dataset), 100 * acc))
    
    
    # 训练
    
    for epoch in range(1, EPOCHS + 1):
        adjust_learning_rate(optimizer, epoch)
        train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch)
        val(model_ft, DEVICE, test_loader)
    torch.save(model_ft, 'model.pth')

完成上面的代码就可以训练了，这三部动漫的差别较大，所以很快就得到了非常好的结果。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hoaGhoaGhoaGh3d3d3d3d3d3d3_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

# 测试 #

我介绍两种常用的测试方式，第一种是通用的，通过自己手动加载数据集然后做预测，具体操作如下：

测试集存放的目录如下图：

第一步 定义类别，这个类别的顺序和训练时的类别顺序对应，一定不要改变顺序！！！！

第二步 定义transforms，transforms和验证集的transforms一样即可，别做数据增强。

第三步 加载model，并将模型放在DEVICE里，

第四步 读取图片并预测图片的类别，在这里注意，读取图片用PIL库的Image。不要用cv2，transforms不支持。

import torch.utils.data.distributed
    import torchvision.transforms as transforms
    from PIL import Image
    from torch.autograd import Variable
    import os
    # classes = ('Black-grass', 'Charlock', 'Cleavers', 'Common Chickweed',
    #            'Common wheat','Fat Hen', 'Loose Silky-bent',
    #            'Maize','Scentless Mayweed','Shepherds Purse','Small-flowered Cranesbill','Sugar beet')
    classes=('吞噬星空','秦岭神树','秦时明月')
    transform_test = transforms.Compose([
             transforms.Resize((299, 299)),
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])
    ])
    
    DEVICE = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    model = torch.load("model.pth")
    model.eval()
    model.to(DEVICE)
    
    path='data/test/'
    testList=os.listdir(path)
    for file in testList:
            img=Image.open(path+file)
            img=transform_test(img)
            img.unsqueeze_(0)
            img = Variable(img).to(DEVICE)
            out=model(img)
            # Predict
            _, pred = torch.max(out.data, 1)
            print('Image Name:{},predict:{}'.format(file,classes[pred.data.item()]))

选择用了一集秦岭神树做测试集，运行结果：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hoaGhoaGhoaGh3d3d3d3d3d3d3_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

第二种 使用自定义的Dataset读取图片

import torch.utils.data.distributed
    import torchvision.transforms as transforms
    from dataset.dataset import SeedlingData
    from torch.autograd import Variable
    
    # classes = ('Black-grass', 'Charlock', 'Cleavers', 'Common Chickweed',
    #            'Common wheat','Fat Hen', 'Loose Silky-bent',
    #            'Maize','Scentless Mayweed','Shepherds Purse','Small-flowered Cranesbill','Sugar beet')
    classes=('吞噬星空','秦岭神树','秦时明月')
    transform_test = transforms.Compose([
        transforms.Resize((299, 299)),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])
    ])
    
    DEVICE = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    model = torch.load("model.pth")
    model.eval()
    model.to(DEVICE)
    
    dataset_test =SeedlingData('data/test/', transform_test,test=True)
    print(len(dataset_test))
    # 对应文件夹的label
    
    for index in range(len(dataset_test)):
        item = dataset_test[index]
        img, label = item
        img.unsqueeze_(0)
        data = Variable(img).to(DEVICE)
        output = model(data)
        _, pred = torch.max(output.data, 1)
        print('Image Name:{},predict:{}'.format(dataset_test.imgs[index], classes[pred.data.item()]))
        index += 1

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hoaGhoaGhoaGh3d3d3d3d3d3d3_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

公众号搜索“AI小浩”，关注后回复“GooLeNet实战”，获取源码、模型和数据集。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hoaGhoaGhoaGh3d3d3d3d3d3d3_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221005/c4c8cc0276874883b1bf780c3fc8233c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hoaGhoaGhoaGh3d3d3d3d3d3d3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221005/5ac8373a25c14fc78e9e06d06e23aa9b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hoaGhoaGhoaGh3d3d3d3d3d3d3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221005/bb20cca858f948578ef8cc27a16b99c5.png
[Windows_ffmpeg_ffmpeg_AI_-CSDN]: https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/117842049?spm=1001.2014.3001.5501
[20210612185343674.png]: /images/20221005/4c7fbdf7551f4fdc9d5df1e50a56e307.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hoaGhoaGhoaGh3d3d3d3d3d3d3_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221005/945beedd5d0c4cf8a757d39821301725.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hoaGhoaGhoaGh3d3d3d3d3d3d3_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221005/7a3a9b5358c14f75a41c26db90e0e25a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hoaGhoaGhoaGh3d3d3d3d3d3d3_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20221005/7f2252dc9a594b9fb2d17748cb42c7e0.png