python人工智能使用RepVgg實(shí)現(xiàn)圖像分類示例詳解

更新時(shí)間：2022年10月12日 14:25:52 作者：AI浩

這篇文章主要介紹了python人工智能使用RepVgg實(shí)現(xiàn)圖像分類示例詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪

摘要

RepVgg通過(guò)結(jié)構(gòu)重參數(shù)化讓VGG再次偉大。所謂“VGG式”指的是：

沒(méi)有任何分支結(jié)構(gòu)。即通常所說(shuō)的plain或feed-forward架構(gòu)。
僅使用3x3卷積。
僅使用ReLU作為激活函數(shù)。

RepVGG的更深版本達(dá)到了84.16%正確率！反超若干transformer！

RepVgg是如何到的呢？簡(jiǎn)單地說(shuō)就是：

首先，訓(xùn)練一個(gè)多分支模型
然后，將多分支模型等價(jià)轉(zhuǎn)換為單路模型
最在，在部署的時(shí)候，部署轉(zhuǎn)換后單路模型

我這篇文章主要講解如何使用RepVgg完成圖像分類任務(wù)，接下來(lái)我們一起完成項(xiàng)目的實(shí)戰(zhàn)。

通過(guò)這篇文章能讓你學(xué)到：

如何使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)，包括transforms的增強(qiáng)、CutOut、MixUp、CutMix等增強(qiáng)手段？
如何實(shí)現(xiàn)RepVGG模型實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練？
如何將多分支模型等價(jià)轉(zhuǎn)換為單路模型？
如何使用pytorch自帶混合精度？
如何使用梯度裁剪防止梯度爆炸？
如何使用DP多顯卡訓(xùn)練？
如何繪制loss和acc曲線？
如何生成val的測(cè)評(píng)報(bào)告？
如何編寫測(cè)試腳本測(cè)試測(cè)試集？
如何使用余弦退火策略調(diào)整學(xué)習(xí)率？
如何使用AverageMeter類統(tǒng)計(jì)ACC和loss等自定義變量？
如何理解和統(tǒng)計(jì)ACC1和ACC5？
如何使用EMA？

安裝包

安裝timm

使用pip就行，命令：

pip install timm

數(shù)據(jù)增強(qiáng)Cutout和Mixup

為了提高成績(jī)我在代碼中加入Cutout和Mixup這兩種增強(qiáng)方式。實(shí)現(xiàn)這兩種增強(qiáng)需要安裝torchtoolbox。安裝命令：

pip install torchtoolbox

Cutout實(shí)現(xiàn)，在transforms中。

from torchtoolbox.transform import Cutout
# 數(shù)據(jù)預(yù)處理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    Cutout(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])
])

需要導(dǎo)入包：from timm.data.mixup import Mixup，

定義Mixup，和SoftTargetCrossEntropy

  mixup_fn = Mixup(
    mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None,
    prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch',
    label_smoothing=0.1, num_classes=12)
 criterion_train = SoftTargetCrossEntropy()

參數(shù)詳解：

mixup_alpha (float): mixup alpha 值，如果 > 0，則 mixup 處于活動(dòng)狀態(tài)。

cutmix_alpha (float)：cutmix alpha 值，如果 > 0，cutmix 處于活動(dòng)狀態(tài)。

cutmix_minmax (List[float])：cutmix 最小/最大圖像比率，cutmix 處于活動(dòng)狀態(tài)，如果不是 None，則使用這個(gè) vs alpha。

如果設(shè)置了 cutmix_minmax 則cutmix_alpha 默認(rèn)為1.0

prob (float): 每批次或元素應(yīng)用 mixup 或 cutmix 的概率。

switch_prob (float): 當(dāng)兩者都處于活動(dòng)狀態(tài)時(shí)切換cutmix 和mixup 的概率。

mode (str): 如何應(yīng)用 mixup/cutmix 參數(shù)（每個(gè)'batch'，'pair'（元素對(duì)），'elem'（元素）。

correct_lam (bool): 當(dāng) cutmix bbox 被圖像邊框剪裁時(shí)應(yīng)用。 lambda 校正

label_smoothing (float)：將標(biāo)簽平滑應(yīng)用于混合目標(biāo)張量。

num_classes (int): 目標(biāo)的類數(shù)。

EMA

EMA（Exponential Moving Average）是指數(shù)移動(dòng)平均值。在深度學(xué)習(xí)中的做法是保存歷史的一份參數(shù)，在一定訓(xùn)練階段后，拿歷史的參數(shù)給目前學(xué)習(xí)的參數(shù)做一次平滑。具體實(shí)現(xiàn)如下：

class EMA():
    def __init__(self, model, decay):
        self.model = model
        self.decay = decay
        self.shadow = {}
        self.backup = {}
    def register(self):
        for name, param in self.model.named_parameters():
            if param.requires_grad:
                self.shadow[name] = param.data.clone()
    def update(self):
        for name, param in self.model.named_parameters():
            if param.requires_grad:
                assert name in self.shadow
                new_average = (1.0 - self.decay) * param.data + self.decay * self.shadow[name]
                self.shadow[name] = new_average.clone()
    def apply_shadow(self):
        for name, param in self.model.named_parameters():
            if param.requires_grad:
                assert name in self.shadow
                self.backup[name] = param.data
                param.data = self.shadow[name]
    def restore(self):
        for name, param in self.model.named_parameters():
            if param.requires_grad:
                assert name in self.backup
                param.data = self.backup[name]
        self.backup = {}

加入到模型中。

# 初始化
ema = EMA(model, 0.999)
ema.register()
# 訓(xùn)練過(guò)程中，更新完參數(shù)后，同步update shadow weights
def train():
    optimizer.step()
    ema.update()
# eval前，apply shadow weights；eval之后，恢復(fù)原來(lái)模型的參數(shù)
def evaluate():
    ema.apply_shadow()
    # evaluate
    ema.restore()

這個(gè)ema最好放在微調(diào)的時(shí)候使用，否則驗(yàn)證集不上分，或者上分很慢。

項(xiàng)目結(jié)構(gòu)

RepVgg_demo
├─data1
│  ├─Black-grass
│  ├─Charlock
│  ├─Cleavers
│  ├─Common Chickweed
│  ├─Common wheat
│  ├─Fat Hen
│  ├─Loose Silky-bent
│  ├─Maize
│  ├─Scentless Mayweed
│  ├─Shepherds Purse
│  ├─Small-flowered Cranesbill
│  └─Sugar beet
├─models
│  ├─__init__.py
│  ├─repvgg.py
│  └─se_block.py
├─mean_std.py
├─makedata.py
├─ema.py
├─train.py
└─test.py

mean_std.py：計(jì)算mean和std的值。 makedata.py：生成數(shù)據(jù)集。 ema.py：EMA腳本 models文件夾下的repvgg.py和se_block.py:來(lái)自官方的pytorch版本的代碼。 - repvgg.py：網(wǎng)絡(luò)文件。 - se_block.py：SE注意力機(jī)制。

為了能在DP方式中使用混合精度，還需要在模型的forward函數(shù)前增加@autocast()。

計(jì)算mean和std

為了使模型更加快速的收斂，我們需要計(jì)算出mean和std的值，新建mean_std.py,插入代碼：

from torchvision.datasets import ImageFolder
import torch
from torchvision import transforms
def get_mean_and_std(train_data):
    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
        train_data, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=0,
        pin_memory=True)
    mean = torch.zeros(3)
    std = torch.zeros(3)
    for X, _ in train_loader:
        for d in range(3):
            mean[d] += X[:, d, :, :].mean()
            std[d] += X[:, d, :, :].std()
    mean.div_(len(train_data))
    std.div_(len(train_data))
    return list(mean.numpy()), list(std.numpy())
if __name__ == '__main__':
    train_dataset = ImageFolder(root=r'data1', transform=transforms.ToTensor())
    print(get_mean_and_std(train_dataset))

數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)：

運(yùn)行結(jié)果：

([0.3281186, 0.28937867, 0.20702125], [0.09407319, 0.09732835, 0.106712654])

把這個(gè)結(jié)果記錄下來(lái)，后面要用！

生成數(shù)據(jù)集

我們整理還的圖像分類的數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)是這樣的

data
├─Black-grass
├─Charlock
├─Cleavers
├─Common Chickweed
├─Common wheat
├─Fat Hen
├─Loose Silky-bent
├─Maize
├─Scentless Mayweed
├─Shepherds Purse
├─Small-flowered Cranesbill
└─Sugar beet

pytorch和keras默認(rèn)加載方式是ImageNet數(shù)據(jù)集格式，格式是

├─data
│  ├─val
│  │   ├─Black-grass
│  │   ├─Charlock
│  │   ├─Cleavers
│  │   ├─Common Chickweed
│  │   ├─Common wheat
│  │   ├─Fat Hen
│  │   ├─Loose Silky-bent
│  │   ├─Maize
│  │   ├─Scentless Mayweed
│  │   ├─Shepherds Purse
│  │   ├─Small-flowered Cranesbill
│  │   └─Sugar beet
│  └─train
│      ├─Black-grass
│      ├─Charlock
│      ├─Cleavers
│      ├─Common Chickweed
│      ├─Common wheat
│      ├─Fat Hen
│      ├─Loose Silky-bent
│      ├─Maize
│      ├─Scentless Mayweed
│      ├─Shepherds Purse
│      ├─Small-flowered Cranesbill
│      └─Sugar beet

新增格式轉(zhuǎn)化腳本makedata.py,插入代碼：

import glob
import os
import shutil
image_list=glob.glob('data1/*/*.png')
print(image_list)
file_dir='data'
if os.path.exists(file_dir):
    print('true')
    #os.rmdir(file_dir)
    shutil.rmtree(file_dir)#刪除再建立
    os.makedirs(file_dir)
else:
    os.makedirs(file_dir)
from sklearn.model_selection import train_test_split
trainval_files, val_files = train_test_split(image_list, test_size=0.3, random_state=42)
train_dir='train'
val_dir='val'
train_root=os.path.join(file_dir,train_dir)
val_root=os.path.join(file_dir,val_dir)
for file in trainval_files:
    file_class=file.replace("\\","/").split('/')[-2]
    file_name=file.replace("\\","/").split('/')[-1]
    file_class=os.path.join(train_root,file_class)
    if not os.path.isdir(file_class):
        os.makedirs(file_class)
    shutil.copy(file, file_class + '/' + file_name)
for file in val_files:
    file_class=file.replace("\\","/").split('/')[-2]
    file_name=file.replace("\\","/").split('/')[-1]
    file_class=os.path.join(val_root,file_class)
    if not os.path.isdir(file_class):
        os.makedirs(file_class)
    shutil.copy(file, file_class + '/' + file_name)

完成上面的內(nèi)容就可以開(kāi)啟訓(xùn)練和測(cè)試了。

以上就是python人工智能使用RepVgg實(shí)現(xiàn)圖像分類示例詳解的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python人工智能RepVgg圖像分類的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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