深度学习小工程练习之tensorflow垃圾分类详解
- 作者: 请叫我李二哈丶
- 来源: 51数据库
- 2021-07-30
介绍
这是一个基于深度学习的垃圾分类小工程，用深度残差网络构建
软件架构
- 使用深度残差网络resnet50作为基石，在后续添加需要的层以适应不同的分类任务
- 模型的训练需要用生成器将数据集循环写入内存，同时图像增强以泛化模型
- 使用不包含网络输出部分的resnet50权重文件进行迁移学习，只训练我们在5个stage后增加的层
安装教程
- 需要的第三方库主要有tensorflow1.x，keras，opencv，pillow，scikit-learn，numpy
- 安装方式很简单，打开terminal，例如：pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- 数据集与权重文件比较大，所以没有上传
- 如果环境配置方面有问题或者需要数据集与模型权重文件，可以在评论区说明您的问题，我将远程帮助您
使用说明
- 文件夹theory记录了我在本次深度学习中收获的笔记，与模型训练的控制台打印信息
- 迁移学习需要的初始权重与模型定义文件resnet50.py放在model
- 下训练运行trainnet.py，训练结束会创建models文件夹，并将结果权重garclass.h5写入该文件夹
- datagen文件夹下的genit.py用于进行图像预处理以及数据生成器接口
- 使用训练好的模型进行垃圾分类，运行demo.py
结果演示
cans易拉罐
代码解释
在实际的模型中，我们只使用了resnet50的5个stage，后面的输出部分需要我们自己定制，网络的结构图如下：
stage5后我们的定制网络如下：
网络的训练是迁移学习过程，使用已有的初始resnet50权重（5个stage已经训练过，卷积层已经能够提取特征），我们只训练后面的全连接层部分，4个epoch后再对较后面的层进行训练微调一下，获得更高准确率，训练过程如下：
训练结果如下：
"""
loss: 0.7949 - acc: 0.9494 - val_loss: 0.9900 - val_acc: 0.8797
训练用了9小时左右
"""
如果使用更好的显卡，可以更快完成训练
最后
希望大家可以体验到深度学习带来的收获，能和大家学习很开心，更多关于深度学习的资料请关注其它相关文章！
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