昇思学习打卡-9-ResNet50图像分类

文章目录

• 网络介绍
• 数据可视化
• 部分网络实现
• • [Building Block结构](#Building Block结构)
  • BottleNet模块
• 模型训练
• 推理结果可视化
• 学习总结
• • 优点
  • 不足

网络介绍

在ResNet网络提出之前，传统的卷积神经网络都是将一系列的卷积层和池化层堆叠得到的，但当网络堆叠到一定深度时，就会出现退化问题。

数据可视化

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data_iter = next(dataset_train.create_dict_iterator())

images = data_iter["image"].asnumpy()
labels = data_iter["label"].asnumpy()
print(f"Image shape: {images.shape}, Label shape: {labels.shape}")

# 训练数据集中，前六张图片所对应的标签
print(f"Labels: {labels[:6]}")

classes = []

with open(data_dir + "/batches.meta.txt", "r") as f:
    for line in f:
        line = line.rstrip()
        if line:
            classes.append(line)

# 训练数据集的前六张图片
plt.figure()
for i in range(6):
    plt.subplot(2, 3, i + 1)
    image_trans = np.transpose(images[i], (1, 2, 0))
    mean = np.array([0.4914, 0.4822, 0.4465])
    std = np.array([0.2023, 0.1994, 0.2010])
    image_trans = std * image_trans + mean
    image_trans = np.clip(image_trans, 0, 1)
    plt.title(f"{classes[labels[i]]}")
    plt.imshow(image_trans)
    plt.axis("off")
plt.show()

部分网络实现

Building Block结构

from typing import Type, Union, List, Optional
import mindspore.nn as nn
from mindspore.common.initializer import Normal

# 初始化卷积层与BatchNorm的参数
weight_init = Normal(mean=0, sigma=0.02)
gamma_init = Normal(mean=1, sigma=0.02)

class ResidualBlockBase(nn.Cell):
    expansion: int = 1  # 最后一个卷积核数量与第一个卷积核数量相等

    def __init__(self, in_channel: int, out_channel: int,
                 stride: int = 1, norm: Optional[nn.Cell] = None,
                 down_sample: Optional[nn.Cell] = None) -> None:
        super(ResidualBlockBase, self).__init__()
        if not norm:
            self.norm = nn.BatchNorm2d(out_channel)
        else:
            self.norm = norm

        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channel, out_channel,
                               kernel_size=3, stride=stride,
                               weight_init=weight_init)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channel, out_channel,
                               kernel_size=3, weight_init=weight_init)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.down_sample = down_sample

    def construct(self, x):
        """ResidualBlockBase construct."""
        identity = x  # shortcuts分支

        out = self.conv1(x)  # 主分支第一层：3*3卷积层
        out = self.norm(out)
        out = self.relu(out)
        out = self.conv2(out)  # 主分支第二层：3*3卷积层
        out = self.norm(out)

        if self.down_sample is not None:
            identity = self.down_sample(x)
        out += identity  # 输出为主分支与shortcuts之和
        out = self.relu(out)

        return out

BottleNet模块

class ResidualBlock(nn.Cell):
    expansion = 4  # 最后一个卷积核的数量是第一个卷积核数量的4倍

    def __init__(self, in_channel: int, out_channel: int,
                 stride: int = 1, down_sample: Optional[nn.Cell] = None) -> None:
        super(ResidualBlock, self).__init__()

        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channel, out_channel,
                               kernel_size=1, weight_init=weight_init)
        self.norm1 = nn.BatchNorm2d(out_channel)
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channel, out_channel,
                               kernel_size=3, stride=stride,
                               weight_init=weight_init)
        self.norm2 = nn.BatchNorm2d(out_channel)
        self.conv3 = nn.Conv2d(out_channel, out_channel * self.expansion,
                               kernel_size=1, weight_init=weight_init)
        self.norm3 = nn.BatchNorm2d(out_channel * self.expansion)

        self.relu = nn.ReLU()
        self.down_sample = down_sample

    def construct(self, x):

        identity = x  # shortscuts分支

        out = self.conv1(x)  # 主分支第一层：1*1卷积层
        out = self.norm1(out)
        out = self.relu(out)
        out = self.conv2(out)  # 主分支第二层：3*3卷积层
        out = self.norm2(out)
        out = self.relu(out)
        out = self.conv3(out)  # 主分支第三层：1*1卷积层
        out = self.norm3(out)

        if self.down_sample is not None:
            identity = self.down_sample(x)

        out += identity  # 输出为主分支与shortcuts之和
        out = self.relu(out)

        return out在这里插入代码片

模型训练

# 开始循环训练
print("Start Training Loop ...")

for epoch in range(num_epochs):
    curr_loss = train(data_loader_train, epoch)
    curr_acc = evaluate(data_loader_val)

    print("-" * 50)
    print("Epoch: [%3d/%3d], Average Train Loss: [%5.3f], Accuracy: [%5.3f]" % (
        epoch+1, num_epochs, curr_loss, curr_acc
    ))
    print("-" * 50)

    # 保存当前预测准确率最高的模型
    if curr_acc > best_acc:
        best_acc = curr_acc
        ms.save_checkpoint(network, best_ckpt_path)

print("=" * 80)
print(f"End of validation the best Accuracy is: {best_acc: 5.3f}, "
      f"save the best ckpt file in {best_ckpt_path}", flush=True)

推理结果可视化

import matplotlib.pyplot as plt


def visualize_model(best_ckpt_path, dataset_val):
    num_class = 10  # 对狼和狗图像进行二分类
    net = resnet50(num_class)
    # 加载模型参数
    param_dict = ms.load_checkpoint(best_ckpt_path)
    ms.load_param_into_net(net, param_dict)
    # 加载验证集的数据进行验证
    data = next(dataset_val.create_dict_iterator())
    images = data["image"]
    labels = data["label"]
    # 预测图像类别
    output = net(data['image'])
    pred = np.argmax(output.asnumpy(), axis=1)

    # 图像分类
    classes = []

    with open(data_dir + "/batches.meta.txt", "r") as f:
        for line in f:
            line = line.rstrip()
            if line:
                classes.append(line)

    # 显示图像及图像的预测值
    plt.figure()
    for i in range(6):
        plt.subplot(2, 3, i + 1)
        # 若预测正确，显示为蓝色；若预测错误，显示为红色
        color = 'blue' if pred[i] == labels.asnumpy()[i] else 'red'
        plt.title('predict:{}'.format(classes[pred[i]]), color=color)
        picture_show = np.transpose(images.asnumpy()[i], (1, 2, 0))
        mean = np.array([0.4914, 0.4822, 0.4465])
        std = np.array([0.2023, 0.1994, 0.2010])
        picture_show = std * picture_show + mean
        picture_show = np.clip(picture_show, 0, 1)
        plt.imshow(picture_show)
        plt.axis('off')

    plt.show()


# 使用测试数据集进行验证
visualize_model(best_ckpt_path=best_ckpt_path, dataset_val=dataset_val)

学习总结

经学习，对resnet网络的优缺点进行总结，其中

优点

• 残差学习：ResNet引入了残差学习框架，允许网络学习输入和输出之间的残差函数，而不是直接学习映射关系，这使得网络能够训练更深的架构。
• 解决梯度消失问题：通过使用残差连接，ResNet缓解了深层网络训练中的梯度消失问题，使得网络可以有效地进行反向传播。
• 简化训练过程：ResNet的架构简化了网络的训练过程，因为每一层只需要学习输入和输出的残差，而不是整个映射。
• 提高性能：在多个视觉识别任务中，ResNet展示了其卓越的性能，包括ImageNet和COCO竞赛。
• 易于扩展：ResNet的设计允许通过简单地增加层的数量来扩展网络的深度，而无需重新设计网络架构。
• 泛化能力：ResNet在多种数据集和任务上展示了良好的泛化能力。

不足

• 计算资源消耗：由于ResNet包含大量的层，它需要较多的计算资源和内存，这可能限制了其在资源受限的环境中的应用。
• 过拟合风险：在数据量较小的情况下，ResNet由于其复杂性可能会过拟合，尤其是在没有足够正则化的情况下。
• 训练时间：相比于较浅的网络，ResNet的训练时间更长，因为它有更多的参数和层需要优化。
• 参数数量：ResNet的参数数量较多，这可能导致模型在某些任务上不够高效。
• 对超参数敏感：ResNet的性能可能对超参数（如学习率、批量大小等）的选择较为敏感，需要仔细调整以获得最佳性能。

此章节学习到此结束，感谢昇思平台。