了解ResNet网络结构特点,利用ResNet完成图像分类

Posted 黑马程序员官方

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了了解ResNet网络结构特点,利用ResNet完成图像分类相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

学习目标

  • 知道ResNet网络结构的特点
  • 能够利用ResNet完成图像分类

网络越深,获取的信息就越多,特征也越丰富。但是在实践中,随着网络的加深,优化效果反而越差,测试数据和训练数据的准确率反而降低了。

针对这一问题,何恺明等人提出了残差网络(ResNet)在2015年的ImageNet图像识别挑战赛夺魁,并深刻影响了后来的深度神经网络的设计。

1 残差块

假设 F(x) 代表某个只包含有两层的映射函数, x 是输入, F(x)是输出。假设他们具有相同的维度。在训练的过程中我们希望能够通过修改网络中的 w和b去拟合一个理想的 H(x)(从输入到输出的一个理想的映射函数)。也就是我们的目标是修改F(x) 中的 w和b逼近 H(x) 。如果我们改变思路,用F(x) 来逼近 H(x)-x ,那么我们最终得到的输出就变为 F(x)+x(这里的加指的是对应位置上的元素相加,也就是element-wise addition),这里将直接从输入连接到输出的结构也称为shortcut,那整个结构就是残差块,ResNet的基础模块。

ResNet沿用了VGG全3\\times 3卷积层的设计。残差块里首先有2个有相同输出通道数的3\\times 3卷积层。每个卷积层后接BN层和ReLU激活函数,然后将输入直接加在最后的ReLU激活函数前,这种结构用于层数较少的神经网络中,比如ResNet34。若输入通道数比较多,就需要引入1\\times 1卷积层来调整输入的通道数,这种结构也叫作瓶颈模块,通常用于网络层数较多的结构中。如下图所示:

上图左中的残差块的实现如下,可以设定输出通道数,是否使用1*1的卷积及卷积层的步幅。

# 导入相关的工具包
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, activations


# 定义ResNet的残差块
class Residual(tf.keras.Model):
    # 指明残差块的通道数,是否使用1*1卷积,步长
    def __init__(self, num_channels, use_1x1conv=False, strides=1):
        super(Residual, self).__init__()
        # 卷积层:指明卷积核个数,padding,卷积核大小,步长
        self.conv1 = layers.Conv2D(num_channels,
                                   padding='same',
                                   kernel_size=3,
                                   strides=strides)
        # 卷积层:指明卷积核个数,padding,卷积核大小,步长
        self.conv2 = layers.Conv2D(num_channels, kernel_size=3, padding='same')
        if use_1x1conv:
            self.conv3 = layers.Conv2D(num_channels,
                                       kernel_size=1,
                                       strides=strides)
        else:
            self.conv3 = None
        # 指明BN层
        self.bn1 = layers.BatchNormalization()
        self.bn2 = layers.BatchNormalization()

    # 定义前向传播过程
    def call(self, X):
        # 卷积,BN,激活
        Y = activations.relu(self.bn1(self.conv1(X)))
        # 卷积,BN
        Y = self.bn2(self.conv2(Y))
        # 对输入数据进行1*1卷积保证通道数相同
        if self.conv3:
            X = self.conv3(X)
        # 返回与输入相加后激活的结果
        return activations.relu(Y + X)

1*1卷积用来调整通道数。

2 ResNet模型

ResNet模型的构成如下图所示:

ResNet网络中按照残差块的通道数分为不同的模块。第一个模块前使用了步幅为2的最大池化层,所以无须减小高和宽。之后的每个模块在第一个残差块里将上一个模块的通道数翻倍,并将高和宽减半。

下面我们来实现这些模块。注意,这里对第一个模块做了特别处理。

# ResNet网络中模块的构成
class ResnetBlock(tf.keras.layers.Layer):
    # 网络层的定义:输出通道数(卷积核个数),模块中包含的残差块个数,是否为第一个模块
    def __init__(self,num_channels, num_residuals, first_block=False):
        super(ResnetBlock, self).__init__()
        # 模块中的网络层
        self.listLayers=[]
        # 遍历模块中所有的层
        for i in range(num_residuals):
            # 若为第一个残差块并且不是第一个模块,则使用1*1卷积,步长为2(目的是减小特征图,并增大通道数)
            if i == 0 and not first_block:
                self.listLayers.append(Residual(num_channels, use_1x1conv=True, strides=2))
            # 否则不使用1*1卷积,步长为1 
            else:
                self.listLayers.append(Residual(num_channels))      
    # 定义前向传播过程
    def call(self, X):
        # 所有层依次向前传播即可
        for layer in self.listLayers.layers:
            X = layer(X)
        return X

ResNet的前两层跟之前介绍的GoogLeNet中的一样:在输出通道数为64、步幅为2的7\\times 7卷积层后接步幅为2的3\\times 3的最大池化层。不同之处在于ResNet每个卷积层后增加了BN层,接着是所有残差模块,最后,与GoogLeNet一样,加入全局平均池化层(GAP)后接上全连接层输出。

# 构建ResNet网络
class ResNet(tf.keras.Model):
    # 初始化:指定每个模块中的残差快的个数
    def __init__(self,num_blocks):
        super(ResNet, self).__init__()
        # 输入层:7*7卷积,步长为2
        self.conv=layers.Conv2D(64, kernel_size=7, strides=2, padding='same')
        # BN层
        self.bn=layers.BatchNormalization()
        # 激活层
        self.relu=layers.Activation('relu')
        # 最大池化层
        self.mp=layers.MaxPool2D(pool_size=3, strides=2, padding='same')
        # 第一个block,通道数为64
        self.resnet_block1=ResnetBlock(64,num_blocks[0], first_block=True)
        # 第二个block,通道数为128
        self.resnet_block2=ResnetBlock(128,num_blocks[1])
        # 第三个block,通道数为256
        self.resnet_block3=ResnetBlock(256,num_blocks[2])
        # 第四个block,通道数为512
        self.resnet_block4=ResnetBlock(512,num_blocks[3])
        # 全局平均池化
        self.gap=layers.GlobalAvgPool2D()
        # 全连接层:分类
        self.fc=layers.Dense(units=10,activation=tf.keras.activations.softmax)
    # 前向传播过程
    def call(self, x):
        # 卷积
        x=self.conv(x)
        # BN
        x=self.bn(x)
        # 激活
        x=self.relu(x)
        # 最大池化
        x=self.mp(x)
        # 残差模块
        x=self.resnet_block1(x)
        x=self.resnet_block2(x)
        x=self.resnet_block3(x)
        x=self.resnet_block4(x)
        # 全局平均池化
        x=self.gap(x)
        # 全链接层
        x=self.fc(x)
        return x
# 模型实例化:指定每个block中的残差块个数 
mynet=ResNet([2,2,2,2])

这里每个模块里有4个卷积层(不计算 1×1卷积层),加上最开始的卷积层和最后的全连接层,共计18层。这个模型被称为ResNet-18。通过配置不同的通道数和模块里的残差块数可以得到不同的ResNet模型,例如更深的含152层的ResNet-152。虽然ResNet的主体架构跟GoogLeNet的类似,但ResNet结构更简单,修改也更方便。这些因素都导致了ResNet迅速被广泛使用。 在训练ResNet之前,我们来观察一下输入形状在ResNe的架构:

X = tf.random.uniform(shape=(1,  224, 224 , 1))
y = mynet(X)
mynet.summary()
Model: "res_net"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
conv2d_2 (Conv2D)            multiple                  3200      
_________________________________________________________________
batch_normalization_2 (Batch multiple                  256       
_________________________________________________________________
activation (Activation)      multiple                  0         
_________________________________________________________________
max_pooling2d (MaxPooling2D) multiple                  0         
_________________________________________________________________
resnet_block (ResnetBlock)   multiple                  148736    
_________________________________________________________________
resnet_block_1 (ResnetBlock) multiple                  526976    
_________________________________________________________________
resnet_block_2 (ResnetBlock) multiple                  2102528   
_________________________________________________________________
resnet_block_3 (ResnetBlock) multiple                  8399360   
_________________________________________________________________
global_average_pooling2d (Gl multiple                  0         
_________________________________________________________________
dense (Dense)                multiple                  5130      
=================================================================
Total params: 11,186,186
Trainable params: 11,178,378
Non-trainable params: 7,808
_________________________________________________________________

2.手写数字势识别

因为ImageNet数据集较大训练时间较长,我们仍用前面的MNIST数据集来演示resNet。读取数据的时将图像高和宽扩大到ResNet使用的图像高和宽224。这个通过tf.image.resize_with_pad来实现。

2.1 数据读取

首先获取数据,并进行维度调整:

import numpy as np
# 获取手写数字数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
# 训练集数据维度的调整:N H W C
train_images = np.reshape(train_images,(train_images.shape[0],train_images.shape[1],train_images.shape[2],1))
# 测试集数据维度的调整:N H W C
test_images = np.reshape(test_images,(test_images.shape[0],test_images.shape[1],test_images.shape[2],1))

由于使用全部数据训练时间较长,我们定义两个方法获取部分数据,并将图像调整为224*224大小,进行模型训练:

# 定义两个方法随机抽取部分样本演示
# 获取训练集数据
def get_train(size):
    # 随机生成要抽样的样本的索引
    index = np.random.randint(0, np.shape(train_images)[0], size)
    # 将这些数据resize成22*227大小
    resized_images = tf.image.resize_with_pad(train_images[index],224,224,)
    # 返回抽取的
    return resized_images.numpy(), train_labels[index]
# 获取测试集数据 
def get_test(size):
    # 随机生成要抽样的样本的索引
    index = np.random.randint(0, np.shape(test_images)[0], size)
    # 将这些数据resize成224*224大小
    resized_images = tf.image.resize_with_pad(test_images[index],224,224,)
    # 返回抽样的测试样本
    return resized_images.numpy(), test_labels[index]

调用上述两个方法,获取参与模型训练和测试的数据集:

# 获取训练样本和测试样本
train_images,train_labels = get_train(256)
test_images,test_labels = get_test(128)

2.2 模型编译

# 指定优化器,损失函数和评价指标
optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01, momentum=0.0)

mynet.compile(optimizer=optimizer,
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

2.3 模型训练

# 模型训练:指定训练数据,batchsize,epoch,验证集
mynet.fit(train_images,train_labels,batch_size=128,epochs=3,verbose=1,validation_split=0.1)

训练输出为:

Epoch 1/3
2/2 [==============================] - 10s 5s/step - loss: 2.7811 - accuracy: 0.1391 - val_loss: 4.7931 - val_accuracy: 0.1923
Epoch 2/3
2/2 [==============================] - 8s 4s/step - loss: 2.2579 - accuracy: 0.2478 - val_loss: 2.9262 - val_accuracy: 0.2692
Epoch 3/3
2/2 [==============================] - 15s 7s/step - loss: 2.0874 - accuracy: 0.2609 - val_loss: 2.5882 - val_accuracy: 0.2692

2.4 模型评估

# 指定测试数据
mynet.evaluate(test_images,test_labels,verbose=1)

输出为:

4/4 [==============================] - 1s 370ms/step - loss: 3.4343 - accuracy: 0.1016
[3.4342570304870605, 0.1015625]

以上是关于了解ResNet网络结构特点,利用ResNet完成图像分类的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

resnet-50 pytorch之结构分析

ResNet18迁移学习CIFAR10分类任务(附python代码)

森说AI:用paddle2.x完成resnet50模型转写并实现前向对齐

森说AI:用paddle2.x完成resnet50模型转写并实现前向对齐

ResNet

从头开始训练 Resnet 深度神经网络