计算机视觉之ResNet50图像分类

前言

图像分类是计算机视觉应用中最基础的一种,属于有监督学习类别。它的任务是给定一张图像,判断图像所属的类别,比如猫、狗、飞机、汽车等等。本章将介绍使用ResNet50网络对CIFAR-10数据集进行分类。

ResNet网络介绍

ResNet50网络是由微软实验室的何恺明提出,获得了ILSVRC2015图像分类竞赛第一名。在ResNet网络提出之前,传统的卷积神经网络堆叠到一定深度时会出现退化问题。在CIFAR-10数据集上使用56层网络与20层网络训练误差和测试误差图表明,随着网络加深,其误差并没有如预想的一样减小。 ResNet网络的提出解决了这一问题。

数据集准备与加载

CIFAR-10数据集共有60000张32*32的彩色图像,分为10个类别,每类有6000张图,数据集一共有50000张训练图片和10000张评估图片。首先,如下示例使用download接口下载并解压,目前仅支持解析二进制版本的CIFAR-10文件(CIFAR-10 binary version)。

构建网络

ResNet网络的亮点是使用残差网络结构,能够有效减轻退化问题,实现更深的网络结构设计,提高网络的训练精度。本节内容首先介绍了如何构建残差网络结构,然后讲述了如何通过堆叠残差网络来构建ResNet50网络。

构建残差网络结构

残差网络由主分支和shortcuts构成,主分支通过卷积操作得到特征矩阵𝐹(𝑥),而shortcuts直接将输入特征矩阵𝑥传递到输出。最终输出为主分支特征矩阵与输入特征矩阵相加后通过Relu激活函数得到的结果。

Bottleneck

Bottleneck结构是一种参数更少的神经网络结构,适合用于层数较深的网络。它包括三层卷积结构,分别是1 × 1的卷积层、3 × 3卷积层和1 × 1的卷积层,其中1 × 1的卷积层用于降维和升维。最后将主分支输出的特征矩阵与shortcuts输出的特征矩阵相加,通过Relu激活函数即为Bottleneck最后的输出。

模型训练与评估

使用ResNet50预训练模型进行微调,包括加载预训练模型参数、定义优化器和损失函数、打印训练损失和评估精度,并保存最佳ckpt文件。由于预训练模型fc输出大小为1000,需要将输出大小重置为10以适配CIFAR10数据集。示例展示了5个epochs的训练过程,建议训练80个epochs以达到理想效果。

可视化模型预测

定义一个名为 visualize_model 的函数,使用在验证集上表现最好的模型对CIFAR-10测试数据集进行预测,并将结果可视化。正确的预测用蓝色字体表示,错误的预测用红色字体表示。在5个epochs下,模型在验证数据集上的准确率大约为70%,即一般情况下,6张图片中会有2张预测错误。为了达到理想的训练效果,建议训练80个epochs。

总结

ResNet50是一种基于残差网络结构的深度卷积神经网络模型,可用于图像分类任务。这篇文章描述了如何使用MindSpore框架构建ResNet50网络模型,并在CIFAR-10数据集上进行训练和评估。

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