最全MobileNet实战：tensorflow2(4)，2024年最新巩固知识体系

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本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用MobileNetV1。本文实现的算法有一下几个特点：

1、自定义了图片加载方式，更加灵活高效，不用将图片一次性加载到内存中，节省内存,适合大规模数据集。

2、加载模型的预训练权重，训练时间更短。

3、数据增强选用albumentations。

关于MobileNetV1更详细的讲解，可以参考下面的文章：

https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/122699618

训练

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第一步 导入需要的数据包，设置全局参数

---

import numpy as np

from tensorflow.keras.optimizers import Adam

import cv2

from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array

from sklearn.model_selection import train_test_split

from tensorflow.python.keras.callbacks import ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateau

from tensorflow.keras.applications import MobileNet

import os

import tensorflow as tf

from tensorflow.python.keras.layers import Dense

from tensorflow.python.keras.models import Sequential

import albumentations

norm_size = 224

datapath = ‘data/train’

EPOCHS = 100

INIT_LR = 3e-4

labelList = []

dicClass = {‘Black-grass’: 0, ‘Charlock’: 1, ‘Cleavers’: 2, ‘Common Chickweed’: 3, ‘Common wheat’: 4, ‘Fat Hen’: 5, ‘Loose Silky-bent’: 6,

‘Maize’: 7, ‘Scentless Mayweed’: 8, ‘Shepherds Purse’: 9, ‘Small-flowered Cranesbill’: 10, ‘Sugar beet’: 11}

classnum = 12

batch_size = 16

np.random.seed(42)

这里可以看出tensorflow2.0以上的版本集成了Keras，我们在使用的时候就不必单独安装Keras了，以前的代码升级到tensorflow2.0以上的版本将keras前面加上tensorflow即可。

tensorflow说完了，再说明一下几个重要的全局参数：

• norm_size = 224 设置输入图像的大小，MobileNet默认的图片尺寸是224×224。

• datapath = ‘data/train’ 设置图片存放的路径，在这里要说明一下如果图片很多，一定不要放在工程目录下，否则Pycharm加载工程的时候会浏览所有的图片，很慢很慢。

• EPOCHS = 100 epochs的数量，关于epoch的设置多少合适，这个问题很纠结，一般情况设置300足够了，如果感觉没有训练好，再载入模型训练。

• INIT_LR = 1e-3 学习率，一般情况从0.001开始逐渐降低，也别太小了到1e-6就可以了。

• classnum = 12 类别数量，数据集有12个类别，所有就分为12类。

• batch_size =16 batchsize，根据硬件的情况和数据集的大小设置，太小了loss浮动太大，太大了收敛不好，根据经验来，一般设置为2的次方。windows可以通过任务管理器查看显存的占用情况。

Ubuntu可以使用nvidia-smi查看显存的占用。

• 定义numpy.random的随机因子。这样就可以固定随机的index

第二步 加载图片

---

和以前做法不同的是，这里不再处理图片，而是只返回图片路径的list列表。

具体做法详见代码：

def loadImageData():

imageList = []

listClasses = os.listdir(datapath) # 类别文件夹

print(listClasses)

for class_name in listClasses:

label_id = dicClass[class_name]

class_path = os.path.join(datapath, class_name)

image_names = os.listdir(class_path)

for image_name in image_names:

image_full_path = os.path.join(class_path, image_name)

labelList.append(label_id)

imageList.append(image_full_path)

return imageList

print(“开始加载数据”)

imageArr = loadImageData()

labelList = np.array(labelList)

print(“加载数据完成”)

做好数据之后，我们需要切分训练集和测试集，一般按照4：1或者7：3的比例来切分。切分数据集使用train_test_split()方法，需要导入from sklearn.model_selection import train_test_split 包。例：

trainX, valX, trainY, valY = train_test_split(imageArr, labelList, test_size=0.2, random_state=42)

第三步 图像增强

---

train_transform = albumentations.Compose([

albumentations.OneOf([

albumentations.RandomGamma(gamma_limit=(60, 120), p=0.9),

albumentations.RandomBrightnessContrast(brightness_limit=0.2, contrast_limit=0.2, p=0.9),

albumentations.CLAHE(clip_limit=4.0, tile_grid_size=(4, 4), p=0.9),

]),

albumentations.HorizontalFlip(p=0.5),

albumentations.ShiftScaleRotate(shift_limit=0.2, scale_limit=0.2, rotate_limit=20,

interpolation=cv2.INTER_LINEAR, border_mode=cv2.BORDER_CONSTANT, p=1),

albumentations.Normalize(mean=(0.485, 0.456, 0.406), std=(0.229, 0.224, 0.225), max_pixel_value=255.0, p=1.0)

])

val_transform = albumentations.Compose([

albumentations.Normalize(mean=(0.485, 0.456, 0.406), std=(0.229, 0.224, 0.225), max_pixel_value=255.0, p=1.0)

])

这个随意写的，具体的设置可以参考我以前写的文章：

图像增强库Albumentations使用总结_AI浩-CSDN博客_albumentations

写了两个数据增强，一个是用于训练，一个用于验证。验证集只需要对图片做归一化处理。

第四步 定义图像处理的方法

---

generator的主要作用是处理图像，并迭代的方式返回一个batch的图像以及对应的label。

思路：

在while循环：

• 初始化input_samples和input_labels，连个list分别用来存放image和image对应的标签。

• 循环batch_size次数：

• • 随机一个index

• 分别从file_pathList和labels，得到图片的路径和对应的label

• 读取图片

• 如果是训练就训练的transform，如果不是就执行验证的transform。

• resize图片

• 将image转数组

• 将图像和label分别放到input_samples和input_labels

• 将list转numpy数组。

• 返回一次迭代

def generator(file_pathList,labels,batch_size,train_action=False):

L = len(file_pathList)

while True:

input_labels = []

input_samples = []

for row in range(0, batch_size):

temp = np.random.randint(0, L)

X = file_pathList[temp]

Y = labels[temp]

image = cv2.imdecode(np.fromfile(X, dtype=np.uint8), -1)

if image.shape[2] > 3:

image = image[:, :, :3]

if train_action:

image=train_transform(image=image)[‘image’]

else:

image = val_transform(image=image)[‘image’]

image = cv2.resize(image, (norm_size, norm_size), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)

image = img_to_array(image)

input_samples.append(image)

input_labels.append(Y)

batch_x = np.asarray(input_samples)

batch_y = np.asarray(input_labels)

yield (batch_x, batch_y)

第五步 保留最好的模型和动态设置学习率

---

ModelCheckpoint：用来保存成绩最好的模型。

语法如下：

keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath, monitor=‘val_loss’, verbose=0, save_best_only=False, save_weights_only=False, mode=‘auto’, period=1)

该回调函数将在每个epoch后保存模型到filepath

filepath可以是格式化的字符串，里面的占位符将会被epoch值和传入on_epoch_end的logs关键字所填入

例如，filepath若为weights.{epoch:02d-{val_loss:.2f}}.hdf5，则会生成对应epoch和验证集loss的多个文件。

参数

• filename：字符串，保存模型的路径

• monitor：需要监视的值

• verbose：信息展示模式，0或1

• save_best_only：当设置为True时，将只保存在验证集上性能最好的模型

• mode：‘auto’，‘min’，‘max’之一，在save_best_only=True时决定性能最佳模型的评判准则，例如，当监测值为val_acc时，模式应为max，当检测值为val_loss时，模式应为min。在auto模式下，评价准则由被监测值的名字自动推断。

• save_weights_only：若设置为True，则只保存模型权重，否则将保存整个模型（包括模型结构，配置信息等）

• period：CheckPoint之间的间隔的epoch数

ReduceLROnPlateau：当评价指标不在提升时，减少学习率，语法如下：

keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor=‘val_loss’, factor=0.1, patience=10, verbose=0, mode=‘auto’, epsilon=0.0001, cooldown=0, min_lr=0)

当学习停滞时，减少2倍或10倍的学习率常常能获得较好的效果。该回调函数检测指标的情况，如果在patience个epoch中看不到模型性能提升，则减少学习率

参数

• monitor：被监测的量

• factor：每次减少学习率的因子，学习率将以lr = lr*factor的形式被减少

• patience：当patience个epoch过去而模型性能不提升时，学习率减少的动作会被触发

• mode：‘auto’，‘min’，‘max’之一，在min模式下，如果检测值触发学习率减少。在max模式下，当检测值不再上升则触发学习率减少。

• epsilon：阈值，用来确定是否进入检测值的“平原区”

• cooldown：学习率减少后，会经过cooldown个epoch才重新进行正常操作

• min_lr:学习率的下限

本例代码如下：

checkpointer = ModelCheckpoint(filepath=‘best_model.hdf5’,

monitor=‘val_accuracy’, verbose=1, save_best_only=True, mode=‘max’)

reduce = ReduceLROnPlateau(monitor=‘val_accuracy’, patience=10,

verbose=1,

factor=0.5,

min_lr=1e-6)

第六步 建立模型并训练

---

model = Sequential()

model.add(InceptionV3(include_top=False, pooling=‘avg’, weights=‘imagenet’))

model.add(Dense(classnum, activation=‘softmax’))

optimizer = Adam(learning_rate=INIT_LR)

model.compile(optimizer=optimizer, loss=‘sparse_categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])

history = model.fit(generator(trainX,trainY,batch_size,train_action=True),

steps_per_epoch=len(trainX) / batch_size,

validation_data=generator(valX,valY,batch_size,train_action=False),

epochs=EPOCHS,

validation_steps=len(valX) / batch_size,

callbacks=[checkpointer, reduce])

model.save(‘my_model.h5’)

print(history)

上篇博文中没有使用预训练模型，这篇在使用的时候，出现了错误，经过查阅资料发现了这种方式是错误的，如下：

#model = MobileNet(weights=“imagenet”,input_shape=(224,224,3),include_top=False, classes=classnum) #include_top=False 去掉最后的全连接层

如果想指定classes，有两个条件：include_top：True， weights：None。否则无法指定classes。

所以指定classes就不能用预训练了，所以采用另一种方式：

model = Sequential()

model.add(MobileNet(include_top=False, pooling=‘avg’, weights=‘imagenet’))

model.add(Dense(classnum, activation=‘softmax’))

另外，上篇文章使用的是fit_generator，新版本中fit支持generator方式，所以改为fit。

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由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

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训练了，所以采用另一种方式：

model = Sequential()

model.add(MobileNet(include_top=False, pooling=‘avg’, weights=‘imagenet’))

model.add(Dense(classnum, activation=‘softmax’))

另外，上篇文章使用的是fit_generator，新版本中fit支持generator方式，所以改为fit。

[外链图片转存中…(img-bvoaUu2y-1715092075248)]
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由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

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