GhostNet实战:使用GhostNet实现图像分类任务

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了GhostNet实战:使用GhostNet实现图像分类任务相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

GhostNet实战

摘要

GhostNet网络是2019年发布的轻量级网络,速度和MobileNetV3相似,但是识别的准确率比MobileNetV3高,在ImageNet ILSVRC-2012分类数据集的达到了75.7%的top-1精度。
论文链接:https://arxiv.org/abs/1911.11907
作者解读:https://zhuanlan.zhihu.com/p/109325275
开源代码:https://github.com/huawei-noah/ghostnet
论文翻译:https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/127981705?spm=1001.2014.3001.5502

该论文提除了Ghost模块,通过廉价操作生成更多的特征图。基于一组原始的特征图,作者应用一系列线性变换,以很小的代价生成许多能从原始特征发掘所需信息的“Ghost”特征图(Ghost feature maps)。Ghost模块是一种即插即用的模块,通过堆叠Ghost模块得出Ghost bottleneck,进而搭建轻量级神经网络——GhostNet。

我这篇文章主要讲解如何使用GhostNet完成图像分类任务,接下来我们一起完成项目的实战。经过测试,GhostNet在植物幼苗数据集上实现了95+%的准确率。


通过这篇文章能让你学到:

  1. 如何使用数据增强,包括transforms的增强、CutOut、MixUp、CutMix等增强手段?
  2. 如何实现GhostNet模型实现训练?
  3. 如何使用pytorch自带混合精度?
  4. 如何使用梯度裁剪防止梯度爆炸?
  5. 如何使用DP多显卡训练?
  6. 如何绘制loss和acc曲线?
  7. 如何生成val的测评报告?
  8. 如何编写测试脚本测试测试集?
  9. 如何使用余弦退火策略调整学习率?
  10. 如何使用AverageMeter类统计ACC和loss等自定义变量?
  11. 如何理解和统计ACC1和ACC5?
  12. 如何使用EMA?

安装包

安装timm

使用pip就行,命令:

pip install timm

数据增强Cutout和Mixup

为了提高成绩我在代码中加入Cutout和Mixup这两种增强方式。实现这两种增强需要安装torchtoolbox。安装命令:

pip install torchtoolbox

Cutout实现,在transforms中。

from torchtoolbox.transform import Cutout
# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    Cutout(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])

])

需要导入包:from timm.data.mixup import Mixup,

定义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()

参数详解:

mixup_alpha (float): mixup alpha 值,如果 > 0,则 mixup 处于活动状态。

cutmix_alpha (float):cutmix alpha 值,如果 > 0,cutmix 处于活动状态。

cutmix_minmax (List[float]):cutmix 最小/最大图像比率,cutmix 处于活动状态,如果不是 None,则使用这个 vs alpha。

如果设置了 cutmix_minmax 则cutmix_alpha 默认为1.0

prob (float): 每批次或元素应用 mixup 或 cutmix 的概率。

switch_prob (float): 当两者都处于活动状态时切换cutmix 和mixup 的概率 。

mode (str): 如何应用 mixup/cutmix 参数(每个’batch’,‘pair’(元素对),‘elem’(元素)。

correct_lam (bool): 当 cutmix bbox 被图像边框剪裁时应用。 lambda 校正

label_smoothing (float):将标签平滑应用于混合目标张量。

num_classes (int): 目标的类数。

EMA

EMA(Exponential Moving Average)是指数移动平均值。在深度学习中的做法是保存历史的一份参数,在一定训练阶段后,拿历史的参数给目前学习的参数做一次平滑。具体实现如下:

""" Exponential Moving Average (EMA) of model updates

Hacked together by / Copyright 2020 Ross Wightman
"""
import logging
from collections import OrderedDict
from copy import deepcopy
import torch
import torch.nn as nn

_logger = logging.getLogger(__name__)

class ModelEma:
    def __init__(self, model, decay=0.9999, device='', resume=''):
        # make a copy of the model for accumulating moving average of weights
        self.ema = deepcopy(model)
        self.ema.eval()
        self.decay = decay
        self.device = device  # perform ema on different device from model if set
        if device:
            self.ema.to(device=device)
        self.ema_has_module = hasattr(self.ema, 'module')
        if resume:
            self._load_checkpoint(resume)
        for p in self.ema.parameters():
            p.requires_grad_(False)

    def _load_checkpoint(self, checkpoint_path):
        checkpoint = torch.load(checkpoint_path, map_location='cpu')
        assert isinstance(checkpoint, dict)
        if 'state_dict_ema' in checkpoint:
            new_state_dict = OrderedDict()
            for k, v in checkpoint['state_dict_ema'].items():
                # ema model may have been wrapped by DataParallel, and need module prefix
                if self.ema_has_module:
                    name = 'module.' + k if not k.startswith('module') else k
                else:
                    name = k
                new_state_dict[name] = v
            self.ema.load_state_dict(new_state_dict)
            _logger.info("Loaded state_dict_ema")
        else:
            _logger.warning("Failed to find state_dict_ema, starting from loaded model weights")

    def update(self, model):
        # correct a mismatch in state dict keys
        needs_module = hasattr(model, 'module') and not self.ema_has_module
        with torch.no_grad():
            msd = model.state_dict()
            for k, ema_v in self.ema.state_dict().items():
                if needs_module:
                    k = 'module.' + k
                model_v = msd[k].detach()
                if self.device:
                    model_v = model_v.to(device=self.device)
                ema_v.copy_(ema_v * self.decay + (1. - self.decay) * model_v)

加入到模型中。

#初始化
if use_ema:
     model_ema = ModelEma(
            model_ft,
            decay=model_ema_decay,
            device='cpu',
            resume=resume)

# 训练过程中,更新完参数后,同步update shadow weights
def train():
    optimizer.step()
    if model_ema is not None:
        model_ema.update(model)


# 将model_ema传入验证函数中
val(model_ema.ema, DEVICE, test_loader)

项目结构

Ghost_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
├─mean_std.py
├─makedata.py
├─train.py
└─test.py

mean_std.py:计算mean和std的值。
makedata.py:生成数据集。

为了能在DP方式中使用混合精度,还需要在模型的forward函数前增加@autocast()。

计算mean和std

为了使模型更加快速的收敛,我们需要计算出mean和std的值,新建mean_std.py,插入代码:

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))

数据集结构:

运行结果:

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

把这个结果记录下来,后面要用!

生成数据集

我们整理还的图像分类的数据集结构是这样的

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默认加载方式是ImageNet数据集格式,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

新增格式转化脚本makedata.py,插入代码:

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)#删除再建立
    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)

完成上面的内容就可以开启训练和测试了。

以上是关于GhostNet实战:使用GhostNet实现图像分类任务的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

GhostNet实战:使用GhostNet实现图像分类任务

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GhostNet网络详解

GhostNet网络解析

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