基于python+ResNet50算法實現(xiàn)一個圖像識別分類系統(tǒng)
ResNet50介紹
圖片模型訓(xùn)練預(yù)測
項目擴展
在本文中將介紹使用Python語言，基于TensorFlow搭建ResNet50卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對四種動物圖像數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，觀察其模型訓(xùn)練效果。
二、ResNet50介紹
ResNet50是一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）的圖像分類算法。它是由微軟研究院的Kaiming He等人于2015年提出的，是ResNet系列中的一個重要成員。ResNet50相比于傳統(tǒng)的CNN模型具有更深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過引入殘差連接（residual connection）解決了深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中的梯度消失問題，有效提升了模型的性能。
深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） CNN是一種專門用于圖像處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，具有層次化的特征提取能力。它通過交替使用卷積層、池化層和激活函數(shù)層，逐層地提取圖像的特征，從而實現(xiàn)對圖像的分類、檢測等任務(wù)。然而，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變得非常深時，CNN模型容易面臨梯度消失和模型退化的問題。
殘差連接（Residual Connection） 殘差連接是ResNet50的核心思想之一。在傳統(tǒng)的CNN模型中，網(wǎng)絡(luò)層之間的信息流是依次通過前一層到后一層，而且每一層的輸出都需要經(jīng)過激活函數(shù)處理。這種順序傳遞信息的方式容易導(dǎo)致梯度消失的問題，尤其是在深層網(wǎng)絡(luò)中。ResNet50通過在網(wǎng)絡(luò)中引入殘差連接，允許信息在網(wǎng)絡(luò)層之間直接跳躍傳遞，從而解決了梯度消失的問題。
殘差塊（Residual Block） ResNet50中的基本構(gòu)建塊是殘差塊。每個殘差塊由兩個卷積層組成，這兩個卷積層分別稱為主路徑（main path）和跳躍連接（shortcut connection）。主路徑中的卷積層用于提取特征，而跳躍連接直接將輸入信息傳遞到主路徑的輸出上。通過將輸入與主路徑的輸出相加，實現(xiàn)了信息的殘差學(xué)習(xí)。此外，每個殘差塊中還使用批量歸一化（Batch Normalization）和激活函數(shù)（如ReLU）來進一步提升模型的性能。
ResNet50網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ResNet50網(wǎng)絡(luò)由多個殘差塊組成，其中包括了一些附加的層，如池化層和全連接層。整個網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)非常深，并且具有很強的特征提取能力。在ResNet50中，使用了50個卷積層，因此得名ResNet50。這些卷積層以不同的尺寸和深度對圖像進行特征提取，使得模型能夠捕捉到不同層次的特征。
三、模型訓(xùn)練預(yù)測
在本文中選取了常見的四種動物數(shù)據(jù)（貓、狗、馬、雞），文件夾結(jié)構(gòu)如下圖所示。
在完成數(shù)據(jù)集的收集準(zhǔn)備后，打開jupyter notebook平臺，導(dǎo)入數(shù)據(jù)集通過以下代碼可以計算出數(shù)據(jù)集的總圖片數(shù)量。本次使用的數(shù)據(jù)集總圖片為4000張。
然后劃分TensorFlow的image_dataset_from_directory方法劃分測試集和訓(xùn)練集。再構(gòu)建模型。在本文中如下圖所示
這段代碼的目的是使用Keras庫加載預(yù)訓(xùn)練的ResNet50模型，并將其應(yīng)用于圖像分類任務(wù)。
具體解釋如下：
keras.applications.ResNet50: 這是Keras庫中的一個函數(shù)，用于加載ResNet50模型。ResNet50是一個已經(jīng)定義好的模型架構(gòu)，包含了數(shù)十個卷積層、池化層和全連接層，用于圖像分類任務(wù)。weights='imagenet': 這個參數(shù)指定了模型所使用的權(quán)重。'imagenet'是一個大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)集，ResNet50在該數(shù)據(jù)集上進行了預(yù)訓(xùn)練，因此通過設(shè)置這個參數(shù)，我們可以加載已經(jīng)在該數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的權(quán)重。這樣的預(yù)訓(xùn)練權(quán)重可以提供較好的特征表示能力，有助于提升模型在圖像分類任務(wù)上的性能。include_top=True: 這個參數(shù)指定是否包含模型的頂層（即全連接層）。當(dāng)設(shè)置為True時，加載的模型將包含原始ResNet50模型的所有層，包括最后的全連接層，用于輸出分類結(jié)果。如果我們只需要使用ResNet50的特征提取能力而不需要分類層，則可以將該參數(shù)設(shè)置為False。
然后開始訓(xùn)練，其訓(xùn)練過程如下圖所示
通過上圖可知，通過20輪迭代訓(xùn)練，在最后一輪迭代完成后，模型在測試集上面的精度為0.9875，精度還是非常高的。接下來就是打印下ACC曲線圖和LOSS曲線圖以及混淆矩陣圖等。通過圖片可知，算法的擬合度還是比較理想的。
三、項目擴展
在完成模型訓(xùn)練后，通過model.save方法保存模型為本地文件，然后就可以基于改模型開發(fā)出非常多的應(yīng)用了，比如開發(fā)出API接口給別人調(diào)用等。
其效果圖和演示界面如下所示，大家可以根據(jù)所學(xué)知識進行實現(xiàn)或訪問下方鏈接聯(lián)系作者獲取完整項目：yuque.com/ziwu/yygu3z/ohtysy62ob1glubc
效果圖片
