#百人创作先锋团#Tensorflow加载模型实现图像分类识别原创

发布于 2023-1-1 12:15

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前言

深度学习框架在市面上有很多。比如Theano、Caffe、CNTK、MXnet 、Tensorflow等。今天讲解的就是主角Tensorflow。Tensorflow的前身是Google大脑项目的一个分布式机器学习训练框架，它是一个十分基础且集成度很高的系统，它的目标就是为研究超大型规模的视觉项目，后面延申到各个领域。Tensorflow 在2015年正式开源，开源的一个月内就收获到1w多的starts，这足以说明Tensorflow的优越性以及Google的影响力。在Api方面Tensorflow为了满足绝大部分的开发者需求，这也是Google的一贯作风，集成了Java、Go、Python、C++等编程语言。

正文

图像识别是一件很有趣的事，话不多说，咱们先了解下特征提取VGG in Tensorflow。官网地址http://www.cs.toronto.edu/~frossard/post/vgg16/。
VGG 是牛津大学的 K. Simonyan 和 A. Zisserman 在论文“Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition”中提出的卷积神经网络模型。该模型在 ImageNet 中实现了 92.7% 的 top-5 测试准确率，这是一个包含 1000 个类别的超过 1400 万张图像的数据集。在这篇简短的文章中，我们提供了 VGG16 的实现以及从原始 Caffe 模型转换为 TensorFlow 的权重。这句话是VGGNet官方的介绍，直接从它提供的数字可以看出来，它的识别率是十分高的，是不是很激动，动起手来吧。
#百人创作先锋团#Tensorflow加载模型实现图像分类识别-汽车开发者社区
开发步骤分4步，如下所示：
a) 依赖加载

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import scipy.io
import scipy.misc
from imagenet_classes import class_names

b)定义卷积、池化等函数

def _conv_layer(input,weight,bias):
    conv = tf.nn.conv2d(input,weight,strides=[1,1,1,1],padding="SAME")
    return tf.nn.bias_add(conv,bias)
def _pool_layer(input):
    return tf.nn.max_pool(input,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding="SAME")
def preprocess(image,mean_pixel):
    '''简单预处理,全部图片减去平均值'''
    return image-mean_pixel
def unprocess(image,mean_pixel):
    return image+mean_pixel

c）图像的读取以及保存

def imread(path):
    return scipy.misc.imread(path)
def imsave(image,path):
    img = np.clip(image,0,255).astype(np.int8)
    scipy.misc.imsave(path,image)

d) 定义网络结构，这里使用的是VGG19

def net(data_path,input_image,sess=None):
    """
    读取VGG模型参数,搭建VGG网络
    :param data_path: VGG模型文件位置
    :param input_image: 输入测试图像
    :return:
    """
    layers = (
        'conv1_1', 'conv1_2', 'pool1',
        'conv2_1', 'conv2_2', 'pool2',
        'conv3_1', 'conv3_2', 'conv3_3','conv3_4', 'pool3',
        'conv4_1', 'conv4_2', 'conv4_3','conv4_4', 'pool4',
        'conv5_1', 'conv5_2', 'conv5_3','conv5_4', 'pool5',
          'fc1'  ,   'fc2'  ,   'fc3'  ,
        'softmax'
    )
    data = scipy.io.loadmat(data_path)
    mean = data["normalization"][0][0][0][0][0]
    input_image = np.array([preprocess(input_image, mean)]).astype(np.float32)#去除平均值
    net = {}
    current = input_image
    net["src_image"] = tf.constant(current)  # 存储数据
    count = 0 #计数存储
    for i in range(43):
        if str(data['layers'][0][i][0][0][0][0])[:4] == ("relu"):
            continue
        if str(data['layers'][0][i][0][0][0][0])[:4] == ("pool"):
            current = _pool_layer(current)
        elif str(data['layers'][0][i][0][0][0][0]) == ("softmax"):
            current = tf.nn.softmax(current)
        elif i == (37):
            shape = int(np.prod(current.get_shape()[1:]))
            current = tf.reshape(current, [-1, shape])
            kernels, bias = data['layers'][0][i][0][0][0][0]
            kernels = np.reshape(kernels,[-1,4096])
            bias = bias.reshape(-1)
            current = tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(current,kernels),bias))
        elif i == (39):
            kernels, bias = data['layers'][0][i][0][0][0][0]
            kernels = np.reshape(kernels,[4096,4096])
            bias = bias.reshape(-1)
            current = tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(current,kernels),bias))
        elif i == 41:
            kernels, bias = data['layers'][0][i][0][0][0][0]
            kernels = np.reshape(kernels, [4096, 1000])
            bias = bias.reshape(-1)
            current = tf.add(tf.matmul(current, kernels), bias)
        else:
            kernels,bias = data['layers'][0][i][0][0][0][0]
            #注意VGG存储方式为[,]
            #kernels = np.transpose(kernels,[1,0,2,3])
            bias = bias.reshape(-1)#降低维度
            current = tf.nn.relu(_conv_layer(current,kernels,bias))
        net[layers[count]] = current #存储数据
        count += 1
    return net, mean