细粒度图像分类模型（含实战代码）_细粒度图像分类代码

来源：投稿 作者：lsc 
编辑：学姐

理论部分

01细粒度图片分类问题

1.1细粒度图片分类特点

可判别区域往往只是在图像中很小的一块区域内。

1.2细粒度图像分类数据集

1.3细粒度图像分类竞赛

1.4细粒度图像分类模型分类:

(1)强监督模型: 需要类别以外的标签进行监督

(2)弱监督模型: 不需要类别以外的标签

02强监督模型

Part-based R-CNN标签，引入bounding box和key point等额外的标注信息

Part-based R-CNN的基本流程:

(1)基于R-CNN算法和空间的分布约束条件对局部区域进行检测，得到整体、头部和躯干部件。

(2)对不同区域使用对应的分类器提取卷积特征。

(3)将3个分类网络的全连接层特征进行连接，得到最后的特征表示。

(4)通过SVM分类器进行分类训练，该算法在CUB-200数据集上取得了73.9%的精度。

Part-based RCNN的缺陷:

(1)需要多个检测模型和多个分类网络，就算量大

(2)对不同数据集需要不同的部件划分，甚至难以划分(如植物)，很难通用

03弱监督模型

3.1MA-CNN模型，不需要额外的标签

不显式地定义各个部件，不需要引入目标检测模型，而是对通道进行聚类(相加)，得到不同部件的注意力图，将其看作 ’虚拟的部件’。

第2步: 聚类初始化，使用K-means等聚类方法对特征进行聚类，得到N个部件。

第3步: 得到初始的N个部件，为每一个部件引入全连接层，预测c维向量，对应每一个通道有多大的概率属于该部件，初始化标签为第1步聚类结果。

第4步: 得到N个c维向量，对特征图进行加权求和，得到N个部件的注意力。

MA-CNN模型特点:

(1)不需要多个网络，通过通道实现了注意力机制

(2)模型学习流程比较复杂

3.2双线性模型

3.2.1双线性卷积神经网络结构(Bilinear CNN)

B-CNN根据大脑工作时同认知类别和关注显著特征的方式，构建了两个线性网络，协调完成局部特征提取和分类的任务，该算法在CUB-200数据集上取得了84.1%的精度，不过该方法在合并阶段会产生较高的维度，使得整个计算开销非常大。

3.2.2双线性卷积神经网络结构(Bilinear CNN)特征外积计算

3.2.3双线性卷积神经网络结构(Bilinear CNN)

3.2.4 3钟双线性模型

(a)无共享

(b)部分共享

(c)完全共享(参数量最少，且没有明显的精度损失)

3.2.5双线性模型的输出维度太大

3.2.6 紧凑的双线性模型，通过使用低维的kernel近似来实现紧凑的双线性方法

近似方法: Random Maclaurin(RM)， Tensor Sketch(TS)

compact bilinear feature，维度可以指定，如将512 * 512 = 262144降维到2048

3.2.7投影降维

sketch表示单个空间位置的内积。

RM与TS投影方法与完整双线性模型对比

随着投影维度增加，逐步逼近完整双线性模型的性能

CUB鸟类识别数据集，VGG基准模型: 2000到800维度比较合适

3.2.8双线性模型的特点:

(1)模型结构比较简单，不需要特殊设计

(2)学习特征之间的注意力，有一定训练难度

代码部分

1、细粒度分类实战简介

数据集: CUB-200，共200种不同种类的鸟

使用网络: bilinear cnn

2、数据集读取

使用torch.utils.data里的data函数实现编写过程，分为__init__、__len__、__getitem__三个模块，

init: 完成某些参数的初始定义

len: 获取数据集的总数

getitem: 读取每幅图像和标签

class cub_dataset(Dataset):
    def __init__(self, txt_path = "lists/lists/train.txt", file_path = "images/images/",
                transforms = None):
        self.txt_path = txt_path
        self.file_path = file_path
        fh = open(txt_path, 'r')
        imgs = []
        lals = []
        for line in fh:
            line = line.strip('\n')
            line = line.strip()
            words = line.split('.')
            imgs.append(line)
            lbls.append(int(words[0]) - 1)
        self.imgs = imgs
        self.lbls = lbls
        self.transform = transform
        
    def __getitem__(self, index):
        img = self.imgs[index]
        lbl = self.lbls[index]
        img = cv.imread(self.file_path + img)
        img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)
        if self.transform is not None:
            img = self.transform(img)
        return torch.Tensor(img).float(), int(lbl)
    
    def __len__(self):
        return len(self.imgs)

3.模型搭建

(1)理解网络的设计思想

(2)利用torch.nn指令完成模型的基本搭建

(3)主要包括nn.Conv2d、nn.BatchNorm2d、nn.AvgPool2d等

class BCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        nn.Module.__init__(self)
        self.features = torchvision.models.vgg16(pretrained = True).features
        self.features = nn.Sequential(*list(self.features.children())[:-1])
        self.fc = nn.Linear(512 ** 2, 200)
        for param in self.feature.parameters():
            param.requires_grad = True
        nn.init.kaiming_normal_(self.fc.weight.data)
        if self.fc.bias is not None:
            nn.init.constant_(self.fc.bias.data, val = 0)
    
    def forward(self, x):
        N = x.size()[0]
        assert x.size() == (N, 3, 448, 448)
        x = self.features(x)
        assert x.size() == (N, 512, 28, 28)
        x = x.view(N, 512, 28 ** 2)
        x = torch.bmm(x, torch.transpose(x, 1, 2)) / (28 ** 2)
        assert x.size() ==(N, 512, 512)
        x = x.view(N, 512 ** 2)
        x = torch.sqrt(x + 1e-5)
        x = nn.functional.normalize(x)
        x = self.fc(x)
        assert x.size() == (N, 200)
        return x

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