densenet121
densenet169
densenet201
inceptionresnetv2
inceptionv3
mobilenet
nasnetlarge
nasnetmobile
resnet50
vgg16
vgg19
xception
這些人工神經網路模型的類都有各自對應的預處理函式。我在ilsvrc2012的驗證集上對各種網路進行了測試。對影象的預處理流程如下：
h=影象的高，w=影象的寬。
邊長=min(h, w)，偏置項=abs(h-w)//2。
如果h>w，裁剪後的影象=原影象[偏置項：偏置項+邊長，邊長]，轉到第5步；否則轉到第4步。
裁剪後的影象=原影象[邊長，偏置項：偏置項+邊長]。
將裁剪後的影象放縮到模型所需要的大小。
用對應的preprocess_input函式進行處理。
測試結果如下圖所示
大部分預訓練模型的測試結果差於**所聲稱的結果。只有inception-resnet-v2的測試結果好於原**。這其中的原因有待考究，有可能是我對測試影象的預處理有偏差，或者預訓練模型並非官方提供。
各種神經網路模型的**錯誤率是取各自多種變體中最高的乙個。mobilenet、nasnetlarge和xception**資料暫缺。
下面是測試所用的源**
# 匯入所需模組
import tensorflow as tf
import os
import tensorflow
import csv
from nclasses import labels
import numpy as np
import utils
import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import time
# 匯入預處理函式
# 匯入模型類
# 匯入image子模組
image = tf.keras.preprocessing.image
# 獲得驗證集影象位址和標籤
image_paths, image_labels = utils.get_paths_labels()
# 例項化模型類
# resnet50 = resnet50()
# model = densenet121()
# model = densenet169()
# model = densenet201()
# model = inceptionresnetv2()
# model = inceptionv3()
# model = mobilenet()
# model = nasnetlarge()
# model = vgg16()
# model = vgg19()
model = xception()
# 記錄top1、top5正確數目
top1_cnt = 0
top5_cnt = 0
# 用於記錄測試用時
begin_time = time.clock()
# 記錄總影象數目
cnt = 0
for image_path, image_label in zip(image_paths, image_labels):
# 預處理開始
raw_image = image.img_to_array(image.load_img(image_path))
image_copy = np.copy(raw_image)
shape = image_copy.shape
h, w = shape[0], shape[1]
if h > w:
h_start = (h - w) // 2
image_copy = image_copy[h_start:h_start+w, :]
else:
w_start = (w - h) // 2
image_copy = image_copy[:, w_start:w_start+h]
image_resized = cv2.resize(image_copy, (299, 299), interpolation=cv2.inter_cubic)
processed_image = preprocess_input(image_resized).reshape((1, 299, 299, -1))
# 預處理結束，用模型例項進行**
res = model.predict(processed_image)
# 處理得到的結果，與標籤進行對比
# argsort()是numpy.ndarray的成員函式，從小到大排序，返回排序好的各元素對應的排序前的下標
top5 = res.argsort().squeeze()[-1:-6:-1]
if image_label in top5:
top5_cnt += 1
if image_label == top5[0]:
top1_cnt += 1
cnt += 1
# 每10000張，輸出一次測試耗時
if cnt % 10000 == 0:
end_time = time.clock()
print('%d steps: %f' % (cnt, end_time - begin_time))
begin_time = end_time
print('top1 accuracy:', top1_cnt / 50000)
print('top5 accuracy:', top5_cnt / 50000)
import numpy as np
import csv
from nclasses import labels
import os
def get_paths_labels():
# 資料集位址
imagenet_path = r"d:\ilsvrc2012"
# 獲取訓練影象資料夾名，即原始標籤
raw_labels = os.listdir(os.path.join(imagenet_path, 'img_train'))
# 將原始標籤對映到0-999
label_dict = {}
num_labels = np.arange(1000)
for raw_label, num_label in zip(raw_labels, num_labels):
label_dict[raw_label] = num_label
# 從csv檔案中讀取每張影象的位址和標籤。可自行處理資料集得到這樣乙個csv檔案。
with open(os.path.join(imagenet_path, 'val_images.csv'), 'r') as csvfile:
csvfile.readline()
lines = csvfile.readlines()
image_paths =
image_labels =
for line in lines:
image_path, image_label = line.strip().split(',')
return image_paths, image_labels
#!/usr/bin/python
#coding:utf-8
# 每個影象的真實標籤，以及對應的索引值
labels =
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import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt matplotlib inline import numpy as np import sklearn import pandas as pd import os import sys ...