轻量级识别模型在我们前面的博文中已经有过很多实践了，感兴趣的话可以自行移步阅读：
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《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统》
《探索轻量级模型性能上限，基于GhostNet模型开发构建多商品细粒度图像识别系统》
《基于轻量级神经网络GhostNet开发构建的200种鸟类细粒度识别分析系统》
《基于MobileNet的轻量级卷积神经网络实现玉米螟虫不同阶段识别分析》
《python开发构建轻量级卷积神经网络模型实现手写甲骨文识别系统》
《基于轻量级模型GHoshNet开发构建眼球眼疾识别分析系统，构建全方位多层次参数对比分析实验》
《python基于轻量级卷积神经网络模型ShuffleNetv2开发构建辣椒病虫害图像识别系统》
本文的核心思想是像基于GhoshNet来开发构建辣椒病虫害识别系统，首先看下实例效果：
本文使用的是前面应用到的GhostNet模型，GhostNet 是一种轻量级卷积神经网络，是专门为移动设备上的应用而设计的。其主要构件是 Ghost 模块，一种新颖的即插即用模块。Ghost 模块设计的初衷是使用更少的参数来生成更多特征图 (generate more features by using fewer parameters)。
官方论文地址在这里，如下所示：
官方也开源了项目，地址在这里，如下所示：
可以详细阅读官方的代码实例即可，之后可以基于自己的数据集来开发构建模型即可。
这里给出GhostNet的核心实现部分，如下所示：
python
class GhostNet(nn.Module):
def __init__(self, cfgs, num_classes=1000, width_mult=1.0):
super(GhostNet, self).__init__()
self.cfgs = cfgs
output_channel = _make_divisible(16 * width_mult, 4)
layers = [
nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, output_channel, 3, 2, 1, bias=False),
nn.BatchNorm2d(output_channel),
nn.ReLU(inplace=True),
)
]
input_channel = output_channel
block = GhostBottleneck
for k, exp_size, c, use_se, s in self.cfgs:
output_channel = _make_divisible(c * width_mult, 4)
hidden_channel = _make_divisible(exp_size * width_mult, 4)
layers.append(
block(input_channel, hidden_channel, output_channel, k, s, use_se)
)
input_channel = output_channel
self.features = nn.Sequential(*layers)
output_channel = _make_divisible(exp_size * width_mult, 4)
self.squeeze = nn.Sequential(
nn.Conv2d(input_channel, output_channel, 1, 1, 0, bias=False),
nn.BatchNorm2d(output_channel),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
)
input_channel = output_channel
output_channel = 1280
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Linear(input_channel, output_channel, bias=False),
nn.BatchNorm1d(output_channel),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(0.2),
nn.Linear(output_channel, num_classes),
)
self._initialize_weights()
def forward(self, x, need_fea=False):
if need_fea:
features, features_fc = self.forward_features(x, need_fea)
x = self.classifier(features_fc)
return features, features_fc, x
else:
x = self.forward_features(x)
x = self.classifier(x)
return x
def forward_features(self, x, need_fea=False):
if need_fea:
input_size = x.size(2)
scale = [4, 8, 16, 32]
features = [None, None, None, None]
for idx, layer in enumerate(self.features):
x = layer(x)
if input_size // x.size(2) in scale:
features[scale.index(input_size // x.size(2))] = x
x = self.squeeze(x)
return features, x.view(x.size(0), -1)
else:
x = self.features(x)
x = self.squeeze(x)
return x.view(x.size(0), -1)
def _initialize_weights(self):
for m in self.modules():
if isinstance(m, nn.Conv2d):
nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode="fan_out", nonlinearity="relu")
elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
m.weight.data.fill_(1)
m.bias.data.zero_()
def cam_layer(self):
return self.features[-1]GhostNet是一种轻量级卷积神经网络模型，旨在在计算资源有限的设备上实现高效的图像分类任务。下面是GhostNet模型的原理和其优点与缺点的分析：
原理：
GhostNet的核心思想是使用低成本的"Ghost"模块来减少模型的计算量和参数数量。Ghost模块通过将输入特征图分成两个部分，其中一个部分称为"Ghost"特征图，另一个部分称为"Shadow"特征图。Ghost特征图通过一个较小的卷积核进行处理，而Shadow特征图则通过一个较大的卷积核进行处理。然后，将Ghost特征图与Shadow特征图进行连接，以增加模型的表达能力。通过这种方式，GhostNet能够在减少计算量和参数数量的同时，提高模型的性能。
优点：
- 轻量级：GhostNet是一种轻量级模型，具有较少的参数数量和计算量。这使得它非常适合在计算资源有限的设备上进行部署，例如移动设备和嵌入式系统。
- 高效性能：尽管GhostNet是轻量级模型，但它在图像分类任务上表现出色。它能够在保持较小模型规模的同时，具备较高的准确性和泛化能力。
- 可扩展性：GhostNet的设计思想可以应用于其他的神经网络模型，使其能够在不同的任务和领域中发挥作用。
缺点：
- 适用性受限：GhostNet主要针对图像分类任务进行了优化，对于其他计算机视觉任务（如目标检测和语义分割）可能需要进行适当的修改和扩展。
- 模型复杂性：尽管GhostNet相对较小和轻量级，但其设计和实现仍然需要一定的专业知识和技能。对于初学者来说，可能需要一些时间和资源来理解和应用该模型。
GhostNet是一种轻量级的卷积神经网络模型，通过使用Ghost模块来减少计算量和参数数量，同时提高模型性能。它具有轻量级、高效性能和可扩展性等优点，但在适用性和模型复杂性方面存在一些限制。
接下来看下数据集：
共包含23种常见药材，如下：
python
aiye
baibiandou
baibu
baidoukou
baihe
cangzhu
cansha
dangshen
ezhu
foshou
gancao
gouqi
honghua
hongteng
huaihua
jiangcan
jingjie
jinyinhua
mudanpi
niubangzi
zhuling
zhuru
zhuye
zicao数据分布可视化如下所示：
默认100次的迭代训练，执行结束后来看下结果详情：
【loss曲线】
【acc曲线】
【混淆矩阵】
开发专用的系统界面实现可视化推理实例如下所示：
集成开发实现了GRADCAM来实现热力图的计算可视化：
感兴趣的话都可以自行动手实践一下。