文章目录

  • 一、卷积神经网络的介绍
    • 1.1 什么是卷积神经网络
    • 1.2 重要层的说明
    • 1.3 应用领域
    • 二、 软件、环境配置
    • 2.1 安装Anaconda
    • 2.2 环境准备
  • 三、猫狗分类示例
    • 3.1 图像数据预处理
    • 3.2 基准模型
    • 3.3 数据增强
    • 3.4 dropout层
    • 四、总结

一、卷积神经网络的介绍

1.1 什么是卷积神经网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。
顾名思义，就是将卷积与前馈神经网络结合，所衍生出来的一种深度学习算法。

卷积神经网络CNN的结构图

1.2 重要层的说明


上面图中是33的卷积核（卷积核一般采用33和2*2 ）与上一层的结果（输入层）进行卷积的过程
②池化层

最大池化，它只是输出在区域中观察到的最大输入值
均值池化，它只是输出在区域中观察到的平均输入值
两者最大区别在于卷积核的不同（池化是一种特殊的卷积过程）
③全连接层

全连接过程，跟神经网络一样，就是每个神经元与上一层的所有神经元相连
输出层：

卷积神经网络中输出层的上游通常是全连接层，因此其结构和工作原理与传统前馈神经网络中的输出层相同。
对于图像分类问题，输出层使用逻辑函数或归一化指数函数（softmax function）输出分类标签。
在物体识别（object detection）问题中，输出层可设计为输出物体的中心坐标、大小和分类。
在图像语义分割中，输出层直接输出每个像素的分类结果。

1.3 应用领域

  • 计算机视觉
    图像识别
    物体识别
    行为认知
    姿态估计
    神经风格迁移
  • 自然语言处理
  • 其它
    物理学
    遥感科学
    大气科学
    卷积神经网络在计算机视觉识别上的全过程，如下图所示：

二、 软件、环境配置

2.1 安装Anaconda

参考：https://blog.csdn.net/ssj925319/article/details/114947425

2.2 环境准备

  • 打开 cmd 命令终端，创建虚拟环境。
conda create -n tf1 python=3.6

  • 激活环境：
activateconda activate tf1
  • 安装 tensorflow、keras 库。
  • 在新建的虚拟环境 tf1 内，使用以下命令安装两个库：
pip install tensorflow==1.14.0 -i “https://pypi.doubanio.com/simple/”pip install keras==2.2.5 -i “https://pypi.doubanio.com/simple/”
  • 安装 nb_conda_kernels 包。
conda install nb_conda_kernels

  • 重新打开 Jupyter Notebook（tf1）环境下的。

  • 点击【New】→【Python[tf1环境下的]】创建 python 文件。

三、猫狗分类示例

3.1 图像数据预处理

对猫狗图像进行分类，代码如下：

import os, shutil # 原始目录所在的路径original_dataset_dir = 'E:\\Cat_And_Dog\\train\\'# 数据集分类后的目录base_dir = 'E:\\Cat_And_Dog\\train1'os.mkdir(base_dir)# # 训练、验证、测试数据集的目录train_dir = os.path.join(base_dir, 'train')os.mkdir(train_dir)validation_dir = os.path.join(base_dir, 'validation')os.mkdir(validation_dir)test_dir = os.path.join(base_dir, 'test')os.mkdir(test_dir)# 猫训练图片所在目录train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'cats')os.mkdir(train_cats_dir)# 狗训练图片所在目录train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'dogs')os.mkdir(train_dogs_dir)# 猫验证图片所在目录validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'cats')os.mkdir(validation_cats_dir)# 狗验证数据集所在目录validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'dogs')os.mkdir(validation_dogs_dir)# 猫测试数据集所在目录test_cats_dir = os.path.join(test_dir, 'cats')os.mkdir(test_cats_dir)# 狗测试数据集所在目录test_dogs_dir = os.path.join(test_dir, 'dogs')os.mkdir(test_dogs_dir)# 将前1000张猫图像复制到train_cats_dirfnames = ['cat.{}.jpg'.format(i) for i in range(1000)]for fname in fnames:src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)dst = os.path.join(train_cats_dir, fname)shutil.copyfile(src, dst)# 将下500张猫图像复制到validation_cats_dirfnames = ['cat.{}.jpg'.format(i) for i in range(1000, 1500)]for fname in fnames:src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)dst = os.path.join(validation_cats_dir, fname)shutil.copyfile(src, dst)# 将下500张猫图像复制到test_cats_dirfnames = ['cat.{}.jpg'.format(i) for i in range(1500, 2000)]for fname in fnames:src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)dst = os.path.join(test_cats_dir, fname)shutil.copyfile(src, dst)# 将前1000张狗图像复制到train_dogs_dirfnames = ['dog.{}.jpg'.format(i) for i in range(1000)]for fname in fnames:src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)dst = os.path.join(train_dogs_dir, fname)shutil.copyfile(src, dst)# 将下500张狗图像复制到validation_dogs_dirfnames = ['dog.{}.jpg'.format(i) for i in range(1000, 1500)]for fname in fnames:src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)dst = os.path.join(validation_dogs_dir, fname)shutil.copyfile(src, dst)# 将下500张狗图像复制到test_dogs_dirfnames = ['dog.{}.jpg'.format(i) for i in range(1500, 2000)]for fname in fnames:src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)dst = os.path.join(test_dogs_dir, fname)shutil.copyfile(src, dst)

分类后如下图所示：

查看分类后，对应目录下的图片数量：

#输出数据集对应目录下图片数量print('total training cat images:', len(os.listdir(train_cats_dir)))print('total training dog images:', len(os.listdir(train_dogs_dir)))print('total validation cat images:', len(os.listdir(validation_cats_dir)))print('total validation dog images:', len(os.listdir(validation_dogs_dir)))print('total test cat images:', len(os.listdir(test_cats_dir)))print('total test dog images:', len(os.listdir(test_dogs_dir)))


猫狗训练图片各 1000 张，验证图片各 500 张，测试图片各 500 张。

3.2 基准模型

第①步：构建网络模型：

#网络模型构建from keras import layersfrom keras import models#keras的序贯模型model = models.Sequential()#卷积层，卷积核是3*3，激活函数relumodel.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu',input_shape=(150, 150, 3)))#最大池化层model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))#卷积层，卷积核2*2，激活函数relumodel.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))#最大池化层model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))#卷积层，卷积核是3*3，激活函数relumodel.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))#最大池化层model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))#卷积层，卷积核是3*3，激活函数relumodel.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))#最大池化层model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))#flatten层，用于将多维的输入一维化，用于卷积层和全连接层的过渡model.add(layers.Flatten())#全连接，激活函数relumodel.add(layers.Dense(512, activation='relu'))#全连接，激活函数sigmoidmodel.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

查看模型各层的参数状况：

#输出模型各层的参数状况model.summary()

结果如下：

第②步：配置优化器：
loss：计算损失，这里用的是交叉熵损失
metrics：列表，包含评估模型在训练和测试时的性能的指标

from keras import optimizersmodel.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-4),metrics=['acc'])

第③步：图片格式转化
所有图片（2000张）重设尺寸大小为 150×150 大小，并使用 ImageDataGenerator 工具将本地图片 .jpg 格式转化成 RGB 像素网格，再转化成浮点张量上传到网络上。

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator# 所有图像将按1/255重新缩放train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)train_generator = train_datagen.flow_from_directory(# 这是目标目录train_dir,# 所有图像将调整为150x150target_size=(150, 150),batch_size=20,# 因为我们使用二元交叉熵损失，我们需要二元标签class_mode='binary')validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(validation_dir,target_size=(150, 150),batch_size=20,class_mode='binary')

输出结果：

查看上述图像预处理过程中生成器的输出，

#查看上面对于图片预处理的处理结果for data_batch, labels_batch in train_generator:print('data batch shape:', data_batch.shape)print('labels batch shape:', labels_batch.shape)break

如果出现错误：ImportError: Could not import PIL.Image. The use of load_img requires PIL，是因为没有安装 pillow 库导致的，使用如下命令在 tf1 虚拟环境中安装：

pip install pillow -i “https://pypi.doubanio.com/simple/”

安装完毕后，关闭 Jupyter Notebook 重新打开，重新运行一遍程序即可。
输出结果如下：


第④步：开始训练模型。

#模型训练过程history = model.fit_generator(train_generator,steps_per_epoch=100,epochs=30,validation_data=validation_generator,validation_steps=50)

电脑性能越好，它训练得越快。


第⑤步：保存模型。

#保存训练得到的的模型model.save('G:\\Cat_And_Dog\\kaggle\\cats_and_dogs_small_1.h5')

第⑥步：结果可视化（需要在 tf1 虚拟环境中安装 matplotlib 库，命令：pip install matplotlib -i “https://pypi.doubanio.com/simple/”）。

#对于模型进行评估，查看预测的准确性import matplotlib.pyplot as pltacc = history.history['acc']val_acc = history.history['val_acc']loss = history.history['loss']val_loss = history.history['val_loss']epochs = range(len(acc))plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')plt.title('Training and validation accuracy')plt.legend()plt.figure()plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')plt.title('Training and validation loss')plt.legend()plt.show()


训练结果如上图所示，很明显模型上来就过拟合了，主要原因是数据不够，或者说相对于数据量，模型过复杂（训练损失在第30个epoch就降为0了），训练精度随着时间线性增长，直到接近100%，而我们的验证精度停留在70-72%。我们的验证损失在5个epoch后达到最小，然后停止，而训练损失继续线性下降，直到接近0。
这里先解释下什么是过拟合？
过拟合的定义： 给定一个假设空间 H HH，一个假设 h hh 属于 H HH，如果存在其他的假设 h ’ h’h’ 属于 H HH，使得在训练样例上 h hh 的错误率比 h ’ h’h’ 小，但在整个实例分布上 h ’ h’h’ 比 h hh 的错误率小，那么就说假设 h hh 过度拟合训练数据。
举个简单的例子，( a )( b )过拟合，( c )( d )不过拟合，如下图所示：

过拟合常见解决方法：
（1）在神经网络模型中，可使用权值衰减的方法，即每次迭代过程中以某个小因子降低每个权值。
（2）选取合适的停止训练标准，使对机器的训练在合适的程度；
（3）保留验证数据集，对训练成果进行验证；
（4）获取额外数据进行交叉验证；
（5）正则化，即在进行目标函数或代价函数优化时，在目标函数或代价函数后面加上一个正则项，一般有L1正则与L2正则等。
不过接下来将使用一种新的方法，专门针对计算机视觉，在深度学习模型处理图像时几乎普遍使用——数据增强。

3.3 数据增强

数据集增强主要是为了减少网络的过拟合现象，通过对训练图片进行变换可以得到泛化能力更强的网络，更好的适应应用场景。

重新构建模型：

上面建完的模型就保留着，我们重新建一个 .ipynb 文件，重新开始建模。
首先猫狗图像预处理，只不过这里将分类好的数据集放在 train2 文件夹中，其它的都一样。

然后配置网络模型、构建优化器，然后进行数据增强，代码如下：
图像数据生成器增强数据：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratordatagen = ImageDataGenerator(rotation_range=40,width_shift_range=0.2,height_shift_range=0.2,shear_range=0.2,zoom_range=0.2,horizontal_flip=True,fill_mode='nearest')

查看数据增强后的效果：

import matplotlib.pyplot as plt# This is module with image preprocessing utilitiesfrom keras.preprocessing import imagefnames = [os.path.join(train_cats_dir, fname) for fname in os.listdir(train_cats_dir)]# We pick one image to "augment"img_path = fnames[3]# Read the image and resize itimg = image.load_img(img_path, target_size=(150, 150))# Convert it to a Numpy array with shape (150, 150, 3)x = image.img_to_array(img)# Reshape it to (1, 150, 150, 3)x = x.reshape((1,) + x.shape)# The .flow() command below generates batches of randomly transformed images.# It will loop indefinitely, so we need to `break` the loop at some point!i = 0for batch in datagen.flow(x, batch_size=1):plt.figure(i)imgplot = plt.imshow(image.array_to_img(batch[0]))i += 1if i % 4 == 0:breakplt.show()

结果如下（共4张，这里只截取了三张）：


图片格式转化。

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255,rotation_range=40,width_shift_range=0.2,height_shift_range=0.2,shear_range=0.2,zoom_range=0.2,horizontal_flip=True,)# Note that the validation data should not be augmented!test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)train_generator = train_datagen.flow_from_directory(# This is the target directorytrain_dir,# All images will be resized to 150x150target_size=(150, 150),batch_size=32,# Since we use binary_crossentropy loss, we need binary labelsclass_mode='binary')validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(validation_dir,target_size=(150, 150),batch_size=32,class_mode='binary')

开始训练并保存结果。

history = model.fit_generator(train_generator,steps_per_epoch=100,epochs=100,validation_data=validation_generator,validation_steps=50)model.save('E:\\Cat_And_Dog\\kaggle\\cats_and_dogs_small_2.h5')

训练结果如下：


结果可视化：

acc = history.history['acc']val_acc = history.history['val_acc']loss = history.history['loss']val_loss = history.history['val_loss']epochs = range(len(acc))plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')plt.title('Training and validation accuracy')plt.legend()plt.figure()plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')plt.title('Training and validation loss')plt.legend()plt.show()

如下图所示：


由于数据量的增加，对比基准模型，可以很明显的观察到曲线没有过度拟合了，训练曲线紧密地跟踪验证曲线，这也就是数据增强带来的影响，但是可以发现它的波动幅度还是比较大的。
下面在此数据增强的基础上，再增加一层 dropout 层，再来训练看看。

3.4 dropout层

什么是dropout层？

Dropout层在神经网络层当中是用来干嘛的呢？它是一种可以用于减少神经网络过拟合的结构，那么它具体是怎么实现的呢？
假设下图是我们用来训练的原始神经网络：


一共有四个输入 x i x_ix
i
​
，一个输出 y yy。Dropout 则是在每一个 batch 的训练当中随机减掉一些神经元，而作为编程者，我们可以设定每一层 dropout（将神经元去除的的多少）的概率，在设定之后，就可以得到第一个 batch 进行训练的结果：

从上图我们可以看到一些神经元之间断开了连接，因此它们被 dropout 了！dropout顾名思义就是被拿掉的意思，正因为我们在神经网络当中拿掉了一些神经元，所以才叫做 dropout 层。

具体实现：

在数据增强的基础上，再添加一个 dropout 层。

#退出层model.add(layers.Dropout(0.5))

如下图所示，仅在构建网络模型时添加一层即可，其余部分不变：


再次训练模型，查看训练结果如下：
相比于只使用数据增强的效果来看，额外添加一层 dropout 层，仔细对比，可以发现训练曲线更加紧密地跟踪验证曲线，波动的幅度也降低了些，训练效果更棒了。

四、总结

使用卷积神经网络（CNN）实现猫狗分类是一种有效的方法，它能够自动从图像中学习特征并进行分类，提高准确性。

参考链接：
https://blog.csdn.net/qq_43279579/article/details/117298169
https://blog.csdn.net/ssj925319/article/details/117787737
https://www.cnblogs.com/geeksongs/p/13446980.html