深圳商业网站建设哪家专业,全面加强基层基础建设,安阳青峰网站建设,网络营销理论基础文章目录 0 前言2 相关技术2.1 VGG-Net模型2.2 VGG-Net在植物识别的优势(1) 卷积核#xff0c;池化核大小固定(2) 特征提取更全面(3) 网络训练误差收敛速度较快 3 VGG-Net的搭建3.1 Tornado简介(1) 优势(2) 关键代码 4 Inception V3 神经网络4.1 网络结构 5 开始训练5.1 数据集… 文章目录 0 前言2 相关技术2.1 VGG-Net模型2.2 VGG-Net在植物识别的优势(1) 卷积核池化核大小固定(2) 特征提取更全面(3) 网络训练误差收敛速度较快 3 VGG-Net的搭建3.1 Tornado简介(1) 优势(2) 关键代码 4 Inception V3 神经网络4.1 网络结构 5 开始训练5.1 数据集5.2 关键代码5.3 模型预测 6 效果展示6.1 主页面展示6.2 图片预测6.3 三维模型可视化 7 最后 0 前言 优质竞赛项目系列今天要分享的是 基于深度学习的植物识别算法研究与实现
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2.1 VGG-Net模型
Google DeepMind公司研究员与牛津大学计算机视觉组在2014年共同研发出了一种全新的卷积神经网络–VGG- Net。在同年举办的ILSVRC比赛中该网络结构模型在分类项目中取得了十分出色的成绩由于其简洁性和实用性使得其在当时迅速飞快地成为了最受欢迎的卷积神经网络模型。VGG- Net卷积神经网络在近年来衍生出了A- E七种不同的层次结构本次研究使用其中的D结构也就是VGG-16Net结构该结构中包含了13个卷积层5个池化层和3个全连接层。针对所有的卷积层使用相同的5x5大小的卷积核针对所有的池化层使用相同的3x3大小的池化核。VGG- Net结构如图所示。 2.2 VGG-Net在植物识别的优势
在针对植物识别问题上VGG-Net有着一些相较于其他神经网络的优势主要包括以下几点
(1) 卷积核池化核大小固定
网络中所有的卷积核大小固定为3x3,所有的池化核大小固定为5x5。这样在进行卷积和池化操作的时候从数据中提取到的特征更加明显同时在层与层的连接时信息的丢失会更少更加方便后续对于重要特征的提取和处理。
(2) 特征提取更全面
VGG- Net网络模型中包含了13个卷积层。卷积层数目越多对于特征的提取更加的全面。由于需要对于植物的姿态、颜色等进行判定植物的特征较多需要在提取时更加的全面细致才有可能得到一个更加准确的判定。VGG- Net符合条件。 (3) 网络训练误差收敛速度较快
VGG- Net网络在训练时收敛速度相对较快能够较快地得到预期的结果。具有这一特点的原因有两个一个是网络中每一个卷积层和池化层中的卷积核大小与池化核大小固定另一个就是对于各个隐藏层的参数初始化方法使用专门针对ReLU激活函数的Kaiming正态初始化方法。
3 VGG-Net的搭建
本次研究基于Pytorch深度学习框架进行网络的搭建利用模块化的设计思想构建一个类来对于整个的网络进行结构上的封装。这样搭建的好处是可以隐藏实现的内部细节提高代码的安全性增强代码的复用效率并且对于一些方法通过在内部集成可以方便之后对于其中方法的调用提升代码的简洁性。 在网络搭建完成后将数据集传入网络中进行训练经过一段时间后即可得到植物识别的分类识别结果。
3.1 Tornado简介
Tornado全称Tornado Web Server是一个用Python语言写成的Web服务器兼Web应用框架由FriendFeed公司在自己的网站FriendFeed中使用被Facebook收购以后框架在2009年9月以开源软件形式开放给大众。
(1) 优势
轻量级web框架异步非阻塞IO处理方式出色的抗负载能力优异的处理性能不依赖多进程/多线程一定程度上解决C10K问题WSGI全栈替代产品推荐同时使用其web框架和HTTP服务器
(2) 关键代码
class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):def get(self):self.render(index.html)def post(self):keras.backend.clear_session()img Image.open(BytesIO(self.request.files[image][0][body]))img imgb_img Image.new(RGB, (224, 224), (255, 255, 255))size img.sizeif size[0] size[1]:rate 224 / size[0]new_size (224, int(size[1] * rate))img img.resize(new_size, Image.ANTIALIAS).convert(RGB)b_img.paste(img, (0, random.randint(0, 224 - new_size[1])))else:rate 224 / size[1]new_size (int(size[0] * rate), 224)img img.resize(new_size, Image.ANTIALIAS).convert(RGB)b_img.paste(img, (random.randint(0, 224 - new_size[0]), 0))if self.get_argument(method, mymodel) VGG16:Model load_model(VGG16.h5)else:Model load_model(InceptionV3.h5)data orc_img(Model,b_img)self.write(json.dumps({code: 200, data: data}))def make_app():template_path templates/static_path ./static/return tornado.web.Application([(r/, MainHandler),], template_pathtemplate_path, static_pathstatic_path, debugTrue)def run_server(port8000):tornado.options.parse_command_line()app make_app()app.listen(port)print(\n服务已启动 请打开 http://127.0.0.1:8000 )tornado.ioloop.IOLoop.current().start()
4 Inception V3 神经网络
GoogLeNet对网络中的传统卷积层进行了修改提出了被称为 Inception 的结构用于增加网络深度和宽度提高深度神经网络性能。从Inception V1到Inception V4有4个更新版本每一版的网络在原来的基础上进行改进提高网络性能。
4.1 网络结构 inception结构的作用inception的结构和作用
作用代替人工确定卷积层中过滤器的类型或者确定是否需要创建卷积层或者池化层。即不需要人为决定使用什么过滤器是否需要创建池化层由网络自己学习决定这些参数可以给网络添加所有可能值将输入连接起来网络自己学习需要它需要什么样的参数。
inception主要思想
用密集成分来近似最优的局部稀疏解如上图
采用不同大小的卷积核意味着有不同大小的感受野最后的拼接意味着不同尺度特征的融合。之所以卷积核大小采用1x1、3x3和5x5主要是为了方便对齐。设定卷积步长stride1之后只要分别设定padding 0、1、2采用same卷积可以得到相同维度的特征然后这些特征直接拼接在一起。很多地方都表明pooling挺有效所以Inception里面也嵌入了pooling。网络越到后面特征越抽象且每个特征涉及的感受野也更大随着层数的增加3x3和5x5卷积的比例也要增加。最终版inception加入了1x1 conv来降低feature map厚度。
5 开始训练
5.1 数据集
训练图像按照如下方式进行分类共分为9文件夹。 5.2 关键代码 from keras.utils import Sequenceimport mathclass SequenceData(Sequence):def __init__(self, batch_size, target_size, data):# 初始化所需的参数self.batch_size batch_sizeself.target_size target_sizeself.x_filenames datadef __len__(self):# 让代码知道这个序列的长度num_imgs len(self.x_filenames)return math.ceil(num_imgs / self.batch_size)def __getitem__(self, idx):# 迭代器部分batch_x self.x_filenames[idx * self.batch_size: (idx 1) * self.batch_size]imgs []y []for x in batch_x:img Image.open(x)b_img Image.new(RGB, self.target_size, (255, 255, 255))size img.sizeif size[0] size[1]:rate self.target_size[0] / size[0]new_size (self.target_size[0], int(size[1] * rate))img img.resize(new_size, Image.ANTIALIAS).convert(RGB)b_img.paste(img, (0, random.randint(0, self.target_size[0] - new_size[1])))else:rate self.target_size[0] / size[1]new_size (int(size[0] * rate), self.target_size[0])img img.resize(new_size, Image.ANTIALIAS).convert(RGB)b_img.paste(img, (random.randint(0, self.target_size[0] - new_size[0]), 0))img b_imgif random.random() 0.1:img img.convert(L).convert(RGB)if random.random() 0.2:img img.rotate(random.randint(0, 20)) # 随机旋转一定角度if random.random() 0.2:img img.rotate(random.randint(340, 360)) # 随 旋转一定角度imgs.append(img.convert(RGB))x_arrays 1 - np.array([np.array(i) for i in imgs]).astype(float) / 255 # 读取一批图片batch_y to_categorical(np.array([labels.index(x.split(/)[-2]) for x in batch_x]), len(labels))return x_arrays, batch_y
5.3 模型预测
利用我们训练好的 vgg16.h5 模型进行预测相关代码如下
def orc_img(model,image):img np.array(image)img np.array([1 - img.astype(float) / 255])predict model.predict(img)index predict.argmax()print(CNN预测, index)target target_name[index]index2 np.argsort(predict)[0][-2]target2 target_name[index2]index3 np.argsort(predict)[0][-3]target3 target_name[index3]return {target: target,predict: %.2f % (float(list(predict)[0][index]) * 64),target2: target2,predict2: %.2f % (float(list(predict)[0][index2]) * 64),}6 效果展示
6.1 主页面展示 6.2 图片预测 6.3 三维模型可视化
学长在web页面上做了一个三维网络结构可视化功能可以直观的看到网络模型结构 7 最后 更多资料, 项目分享
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