基于卷积神经网络的垃圾分类_基于卷积神经网络的垃圾分类系统

卷积神经网络 - 垃圾分类

代码和数据集可以在 我的AI学习笔记 - github 中获取

实验内容

自今年7月1日起，上海市将正式实施 《上海市生活垃圾管理条例》。垃圾分类，看似是微不足道的“小事”，实则关系到13亿多人生活环境的改善，理应大力提倡。

垃圾识别分类数据集中包括 glass、cardboard、metal、paper、plastic、trash，共6个类别。

生活垃圾由于种类繁多，具体分类缺乏统一标准，大多人在实际操作时会“选择困难”，基于深度学习技术建立准确的分类模型，利用技术手段改善人居环境。

数据集

该数据集包含了 2307 个生活垃圾图片。数据集的创建者将垃圾分为了 6 个类别，分别是：

物品都是放在白板上在日光/室内光源下拍摄的，压缩后的尺寸为 512 * 384.

实验要求

1. 建立深度学习模型，并尽可能将其调到最佳状态

2. 绘制深度学习模型图、绘制并分析学习曲线等

3. 分析模型并试着调试不同学习率等超参数对模型的结果影响

本地环境：

GPU:

• NVIDIA Quadro P600
• 驱动程序版本：442.92
• CUDA：10.1（已添加到系统环境变量）

torch 1.5.0+cu101
torchvision 0.6.0+cu101

安装使用均没有报错，并可以使用GPU进行训练。

记录

DNN；开始给的示例代码模型, 一个简单的全连接神经网络

    inputs = Input(shape=input_shape)

    # 将输入展平
    dnn = Flatten()(inputs)

    # Dense 全连接层
    dnn = Dense(6)(dnn)
    dnn = BatchNormalization(axis=-1)(dnn)
    dnn = Activation('sigmoid')(dnn)
    dnn = Dropout(0.25)(dnn)

    dnn = Dense(12)(dnn)
    dnn = BatchNormalization(axis=-1)(dnn)
    dnn = Activation('relu')(dnn)
    dnn = Dropout(0.5)(dnn)

    dnn = Dense(6)(dnn)
    dnn = BatchNormalization(axis=-1)(dnn)
    dnn = Activation('softmax')(dnn)

    outputs = dnn

    # 生成一个函数型模型
    model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

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训练要好一会儿，模型正确率大概在0.3左右；

尝试了一个简单的卷积神经网络模型

随便找的

    model = Sequential()
    
    model.add(Conv2D(32, (5, 5), activation='relu', input_shape=input_shape))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(Conv2D(32, (5, 5), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(12, activation='relu'))
    model.add(Dense(6))
    model.add(BatchNormalization(axis=-1))
    model.add(Activation('softmax'))

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训练正确率大约在0.5 - 0.6，但发生了过拟合，在比赛数据集中只有30%的识别准确率。训练参数和示例一样（没改）

pytorch调参学习

由于是初次接触pytorch和除了samples以外实际上手调参，还是比较茫然的…

尝试过了从头训练神经网络和迁移学习两种方式；

resnet

def getRsn():
    model = models.resnet18(pretrained=True)
    num_fc_in = model.fc.in_features
    model.fc = nn.Linear(num_fc_in, 6)
    return model
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MO上似乎加载resnet的话内存有可能会出现超限的问题（是不是我哪里操作不正确

mobilenet_v2

于是就尝试了一下mobilenet_v2，但可能由于过拟合的原因，实际在测试数据上表现并不好；

可以再尝试尝试；

def getMbnet():
    model = models.mobilenet_v2(pretrained=True)
    model.classifier = nn.Sequential(
        nn.Linear(in_features=1280,out_features=64),
        nn.Dropout(p=0.5,inplace=False),
        nn.Linear(in_features=64,out_features=6,bias=True),
    )
    return model
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自己写的一个简单的CNN

大致就是普通CNN的结构，先多层卷积层池化层，然后用全连接层解决分类问题；

class MyCNN(nn.Module):
    """
    网络模型
    """
    def __init__(self, image_size, num_classes):
        super(MyCNN, self).__init__()
        # conv1: Conv2d -> BN -> ReLU -> MaxPool
        self.conv1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(16),
            nn.ReLU(), 
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=1),
        )
        # conv2: Conv2d -> BN -> ReLU -> MaxPool
        self.conv2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            n
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