VGG16神经网络分类学习记录——二分类

神经网络/深度学习

第一章 Python机器学习入门之VGG16的使用

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前言

这篇文章主要是本人在进行学习vgg-16时所进行的代码复现，将其学习记录下来。主要的数据集是UI和壁纸之间的分类预测。

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一、VGG16是什么？

vgg16是由Visual Geometry Group组的Simonyan和Zisserman在文献《Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition》

[1]Simonyan K, Zisserman A. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition[J]. arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014.

中提出卷积神经网络模型，具体的解释这个网络大家可以去看看其它博主的讲解，我在这里就不多做解释了。po一张网络图上来

二、VGG16代码的复现

1.对图片重命名

相关代码可以去看我的上一篇博客，我在这里也就不占用篇幅了。例如壁纸就叫picture.xxx.png，最后预测的二分类也是以上两个类别，文件夹则放在train文件夹下，如图。

2.准备工作

我所复现的是下面这位大佬的相关代码，大佬讲的非常详细，链接如下：

[2]https://www.bilibili.com/video/BV1X3411N7aj/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=b9a1a486cbe5d7fe623135210f75aca8

• 第一步：在更改完对应的名称之后，要先进行vgg16模型的下载，可以直接运行net.py文件进行模型的下载，也可以通过下面的链接提前下载到本地

https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth

• 第二步：下载好了之后运行txt.py文件，并在第4行修改你所需要的种类

import os
from os import getcwd

classes=['phone','picture']#在这里增加种类
sets=['train']

if __name__=='__main__':
    wd=getcwd()
    for se in sets:
        list_file=open('cls_'+ se +'.txt','w')

        datasets_path=se
        types_name=os.listdir(datasets_path)#os.listdir() 方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表
        for type_name in types_name:
            if type_name not in classes:
                continue
            cls_id=classes.index(type_name)#输出0-1
            photos_path=os.path.join(datasets_path,type_name)
            photos_name=os.listdir(photos_path)
            for photo_name in photos_name:
                _,postfix=os.path.splitext(photo_name)#该函数用于分离文件名与拓展名
                if postfix not in['.jpg','.png','.jpeg']:
                    continue
                list_file.write(str(cls_id)+';'+'%s/%s'%(wd, os.path.join(photos_path,photo_name)))
                list_file.write('\n')
        list_file.close()

运行过后会出现一个名叫cls_train.txt的文件，内容大致如下：