基于CNN的10种物体识别项目

一：数据导入和处理

1.导入相关包：

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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf

2.下载数据

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(x_train_all, y_train_all), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()

# x_valid:测试的图片集 x_train:训练的图片集。y_valid：测试的目标集,y_train：训练的目标集
x_valid, x_train = x_train_all[:5000], x_train_all[5000:]
y_valid, y_train = y_train_all[:5000], y_train_all[5000:]

"""
x_valid.shape：（5000，32，32，3）
x_text.shape：(45000, 32, 32, 3)
y_test.shape: (10000,1)
"""

3.数据归一化

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from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 这里使用StandardScaler标准差标准化
scaler = StandardScaler()
# 先将数据转换为numpy中的float32类型后再改变形状
x_train_scaled = scaler.fit_transform(x_train.astype(np.float32).reshape(-1, 1)).reshape(-1, 32, 32, 3)
x_valid_scaled = scaler.transform(x_valid.astype(np.float32).reshape(-1, 1)).reshape(-1, 32, 32, 3)
x_test_scaled = scaler.transform(x_test.astype(np.float32).reshape(-1, 1)).reshape(-1, 32, 32, 3)

二：定义卷积神经网络

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# 定义卷积神经网络.
model = tf.keras.models.Sequential()
# 2次卷积, 一次池化, 总共3层. 
# 第一层
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, 
                                 kernel_size=3, 
                                 padding='same', 
                                 activation='relu', 
                                 input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, 
                                 kernel_size=3, 
                                 padding='same', 
                                 activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2))

# 第二层
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, 
                                 kernel_size=3, 
                                 padding='same', 
                                 activation='relu', 
                                 ))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, 
                                 kernel_size=3, 
                                 padding='same', 
                                 activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2))

# 第三层
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=128, 
                                 kernel_size=3, 
                                 padding='same', 
                                 activation='relu', 
                                 ))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=128, 
                                 kernel_size=3, 
                                 padding='same', 
                                 activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2))

# 将数据展平
model.add(tf.keras.layers.Flatten())

# 全连接层
model.add(tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'))
# 加入dropout减轻过拟合现象
model.add(tf.keras.layers.AlphaDropout(0.3))
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))

配置网格

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# 配置网络，损失，优化器，函数
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',
             optimizer='sgd',
             metrics=['acc'])

三：训练

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# 传入训练图片集，训练目标集，共迭代十次
# validation_data中传入测试图片集，测试目标集
history = model.fit(x_train_scaled, y_train, epochs=10,
         validation_data=(x_valid_scaled, y_valid))

画出损失看一下

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pd.DataFrame(history.history).plot(figsize=(8, 5))
plt.grid()
plt.gca().set_ylim(0, 2)
plt.show()

总结：

对于图片分类：

1.先确定使用什么算法来对物体识别

2.将数据处理到适用于这个算法的格式

构建这个算法的卷积神经网络

4.训练调参

5.预测