17、卷积神经网络在计算机视觉中的应用

卷积神经网络在计算机视觉中的应用

1. 数据拟合与图像增强

1.1 数据拟合

在处理好数据后，需要对创建的数据进行拟合，代码如下：

classifier.fit_generator(training_set,
steps_per_epoch = 5000,
epochs = 25,
validation_data = test_set,
validation_steps = 1000)

这里的 steps_per_epoch 表示训练图像的数量， validation_steps 表示测试图像的数量。

1.2 图像增强

图像增强是一种重要的图像处理技术。“增强”意味着增大尺寸或数量，图像增强通过创建图像批次，并对批次内的随机图像进行随机变换，如旋转、平移、翻转等，从而得到更多样化的图像，增加数据量。例如，一个圆柱体从不同角度观察会呈现不同的样子，通过这种方式可以从一张图像有效地创建出多张不同的图像。

以下是图像增强的示例代码：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./100,
                                   shear_range = 0.3,
                                   zoom_range = 0.3,
                                   horizontal_flip = False)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./100)

图像增强具有以下优点：
- 减少过拟合 ：通过从各个角度对同一图像进行切片和分割，创建多个版本的图像，有助于减少过拟合。
- 增加图像数量 ：一张图像可以充当多张图像，本质上数据集的图像数量较少，但通过图像增强可以将每张图像转换为多张图像，并且算法会对每张图像进行不同的处理。
- 易于预测新图像 ：以足球图像为例，从不同角度观察并将每个角度视为不同的图像，算法在预测新图像时会更加准确。

2. 构建简单的卷积神经网络（CNN）进行猫狗图像识别

2.1 准备工作

所有的练习和活动都将在 Jupyter Notebook 中进行。请从 GitHub 仓库 下载所有准备好的模板，并将图像数据集下载到自己的工作目录中。需要一个 training_set 文件夹来训练模型，一个 test_set 文件夹来测试模型，每个文件夹中包含一个 cats 文件夹和一个 dogs 文件夹，分别存放猫和狗的图像。

2.2 构建步骤

1. 导入库和类

#Import the Libraries 
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D
from keras.layers import MaxPool2D
from keras.layers import Flatten
from keras.layers import Dense

2. 初始化模型

#Initiate the classifier
classifier=Sequential()

3. 添加 CNN 的第一层

classifier.add(Conv2D(32,3,3,input_shape=(64,64,3),activation='relu'))

这里的 32,3,3 表示有 32 个 3x3 大小的特征检测器。
4. 添加池化层

classifier.add(MaxPool2D(2,2))

5. 扁平化操作

classifier.add(Flatten())

6. 添加 ANN 的第一个全连接层

classifier.add(Dense(128,activation='relu')) 

通常，以 128 作为节点数开始是一个不错的选择，并且激活函数使用 relu ，最好选择 2 的幂次方。
7. 添加 ANN 的输出层

classifier.add(Dense(1,activation='sigmoid')) 

这是一个二分类问题，输出为 1，激活函数使用 sigmoid 。
8. 编译网络

#Compile the network
classifier.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])

9. 图像缩放和转换

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255,
                                   shear_range = 0.2,
                                   zoom_range = 0.2,
                                   horizontal_flip = True)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255)

10. 创建训练集

training_set = train_datagen.flow_from_directory('../dataset/training_set',
target_size = (64, 64),
batch_size = 32,
class_mode = 'binary')

11. 创建测试集

test_set = test_datagen.flow_from_directory('../dataset/test_set',
target_size = (64, 64),
batch_size = 32,
class_mode = 'binary')

12. 拟合数据

classifier.fit_generator(training_set,
steps_per_epoch = 10000,
epochs = 2,
validation_data = test_set,
validation_steps = 2500)

验证集的准确率为 77.19%。若要获得更准确的结果，可以尝试将 epochs 增加到 25，但这会增加数据处理时间，具体时间取决于机器配置。

2.3 流程总结

graph TD;
    A[导入库和类] --> B[初始化模型];
    B --> C[添加 CNN 第一层];
    C --> D[添加池化层];
    D --> E[扁平化操作];
    E --> F[添加 ANN 第一个全连接层];
    F --> G[添加 ANN 输出层];
    G --> H[编译网络];
    H --> I[图像缩放和转换];
    I --> J[创建训练集];
    J --> K[创建测试集];
    K --> L[拟合数据];

3. 改进模型

3.1 使用多层和 SoftMax 激活函数改进模型

为了提高算法性能，可以添加多个 ANN 模型，并将激活函数从 sigmoid 改为 SoftMax 。具体步骤如下：
1. 导入构建 CNN 所需的库，包括 Conv2D 、 MaxPool2D 、 Flatten 和 Dense 。
2. 构建 CNN 架构，在添加第一层后，再添加两个额外的层。
3. 添加池化和扁平化层，作为 ANN 的输入。
4. 构建全连接的 ANN，输入为 CNN 的输出。在添加 ANN 的第一层后，再添加三个额外的层，并在输出层使用 SoftMax 激活函数。
5. 进行图像增强，使用 ImageDataGenerator 类进行处理，通过 shear_range 、 zoom_range 和 horizontal_flip 对图像进行转换。
6. 创建训练集和测试集数据，最后拟合数据。

3.2 恢复使用 Sigmoid 激活函数

将激活函数从 SoftMax 恢复为 sigmoid 来重建模型，并与之前的模型进行准确率比较。具体步骤如下：
1. 导入库和类

#Import the Libraries 
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D
from keras.layers import MaxPool2D
from keras.layers import Flatten
from keras.layers import Dense

2. 初始化模型

#Initiate the classifier
classifier=Sequential()

3. 添加 CNN 层

classifier.add(Conv2D(32,3,3,input_shape=(64,64,3),activation='relu'))
classifier.add(Conv2D(32, (3, 3), activation = 'relu'))
classifier.add(Conv2D(32, (3, 3), activation = 'relu'))

4. 添加池化层

classifier.add(MaxPool2D(2,2))

5. 添加额外的卷积和池化层

classifier.add(Conv2D(32, (3, 3), activation = 'relu'))
classifier.add(MaxPool2D(pool_size = (2, 2)))

6. 扁平化操作

classifier.add(Flatten())

7. 添加 ANN 层

classifier.add(Dense(128,activation='relu'))
classifier.add(Dense(128,activation='relu'))
classifier.add(Dense(128,activation='relu'))

8. 添加 ANN 输出层

classifier.add(Dense(1,activation='sigmoid')) 

9. 编译网络

classifier.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])

10. 图像缩放和转换

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255,
                                   shear_range = 0.2,
                                   zoom_range = 0.2,
                                   horizontal_flip = True)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255)

11. 创建训练集

training_set = train_datagen.flow_from_directory('../dataset/training_set',
target_size = (64, 64),
batch_size = 32,
class_mode = 'binary')

12. 创建测试集

test_set = test_datagen.flow_from_directory('../dataset/test_set',
target_size = (64, 64),
batch_size = 32,
class_mode = 'binary')

13. 拟合数据

classifier.fit_generator(training_set,
steps_per_epoch = 10000,
epochs = 2,
validation_data = test_set,
validation_steps = 2500)

模型的准确率超过 85%，明显高于上一个练习的准确率，这表明激活函数的选择非常重要。在二分类问题（如猫狗分类）中，输出层使用 sigmoid 激活函数通常更好。

3.3 将优化器从 Adam 改为 SGD

将优化器改为 SGD 来修改模型，并与之前的模型进行准确率比较。具体步骤如下：
1. 导入库和类

#Import the Libraries 
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D
from keras.layers import MaxPool2D
from keras.layers import Flatten
from keras.layers import Dense

2. 初始化模型

#Initiate the classifier
classifier=Sequential()

3. 添加 CNN 第一层

classifier.add(Conv2D(32,3,3,input_shape=(64,64,3),activation='relu'))

4. 添加池化层

classifier.add(MaxPool2D(2,2))

5. 添加额外的卷积和池化层

classifier.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape = (64, 64, 3), activation = 'relu'))

6. 添加扁平化层

classifier.add(Flatten())

7. 添加 ANN 第一个全连接层

classifier.add(Dense(128,activation='relu')) 

8. 添加三个额外的全连接层

classifier.add(Dense(128,activation='relu'))
classifier.add(Dense(128,activation='relu'))
classifier.add(Dense(128,activation='relu'))

9. 添加 ANN 输出层

classifier.add(Dense(1,activation='softmax')) 

10. 编译网络

classifier.compile(optimizer='SGD',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])

11. 图像缩放和转换

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255,
                                   shear_range = 0.2,
                                   zoom_range = 0.2,
                                   horizontal_flip = True)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255)

12. 创建训练集

training_set = train_datagen.flow_from_directory('../dataset/training_set',
target_size = (64, 64),
batch_size = 32,
class_mode = 'binary')

13. 创建测试集

test_set = test_datagen.flow_from_directory('../dataset/test_set',
target_size = (64, 64),
batch_size = 32,
class_mode = 'binary')

14. 拟合数据

classifier.fit_generator(training_set,
steps_per_epoch = 10000,
epochs = 2,
validation_data = test_set,
validation_steps = 2500)

使用多个 ANN 并将优化器设置为 SGD 时，准确率为 83.90%。

3.4 最佳模型配置总结

通过对模型进行多种排列组合的实验，发现对于该数据集，以下配置可以获得最佳准确率：
1. 添加多个 CNN 层。
2. 添加多个 ANN 层。
3. 使用 sigmoid 作为激活函数。
4. 使用 adam 作为优化器。
5. 将 epoch 大小增加到 25（这需要大量计算时间，确保有 GPU 支持），可以提高预测的准确率。

4. 对新图像进行分类

4.1 分类新图像的步骤

可以使用本章中准确率最高的算法对新图像进行分类。具体步骤如下：
1. 从 GitHub 仓库 下载 test_image_1 到自己的工作目录。
2. 加载图像

new_image = image.load_img('../test/test_image_1.jpg', target_size = (64, 64))

3. 处理图像

new_image = image.img_to_array(new_image)
new_image = np.expand_dims(new_image, axis = 0)

4. 预测新图像

result = classifier.predict(new_image)

5. 映射预测结果

training_set.class_indices
if result[0][0] == 1:
    prediction = 'It is a Dog'
else:
    prediction = 'It is a Cat'
print(prediction)

测试图像是一张狗的图像，模型正确地将其预测为狗。通过相同的过程可以对任何类型的图像进行训练，例如使用肺部感染和健康肺部的扫描图像进行训练，模型将能够对新的扫描图像进行分类。

4.2 另一个新图像分类活动

可以按照以下步骤对另一个新图像（ test_image_2 ）进行分类：
1. 运行本章中的任何一个算法。
2. 从目录中加载图像（ test_image_2 ）。
3. 使用算法处理图像。
4. 预测新图像的内容，并通过查看图像本身来检查预测是否正确。

总之，通过卷积神经网络和图像增强技术，可以有效地解决计算机视觉中的二分类问题，并且可以通过调整模型结构、激活函数和优化器等参数来提高模型性能。

5. 不同模型配置的效果对比

5.1 配置对比表格

模型配置	激活函数	优化器	准确率	特点
简单 CNN	sigmoid	adam	77.19%	基础模型，结构简单，训练速度相对较快，但准确率有待提高
多层 + SoftMax	SoftMax	adam	-	尝试增加 ANN 层和改变激活函数，可能需要更多计算资源
恢复 Sigmoid	sigmoid	adam	超过 85%	通过增加 CNN 和 ANN 层，恢复 sigmoid 激活函数，准确率显著提高
优化器 SGD	SoftMax	SGD	83.90%	使用 SGD 优化器和多层 ANN，准确率较高，但可能在收敛速度上有差异

5.2 效果分析

从上述表格可以看出，激活函数和优化器的选择对模型准确率有重要影响。在二分类问题中， sigmoid 激活函数通常表现更好，而 adam 优化器在该数据集上与 sigmoid 配合能取得较高的准确率。当增加 CNN 和 ANN 层时，模型能够学习到更复杂的特征，从而提高分类能力。

6. 图像增强的重要性

6.1 图像增强的作用总结

作用	说明
减少过拟合	通过对图像进行切片和多角度变换，创建多个版本的同一图像，使模型能够学习到更广泛的特征，减少对特定特征的依赖，从而降低过拟合的风险
增加图像数量	单个图像可以通过图像增强技术转换为多个不同的图像，在数据集图像数量有限的情况下，有效增加了训练数据的多样性
提高预测准确性	让模型从不同角度观察图像，使其在面对新图像时能够更准确地进行分类，增强了模型的泛化能力

6.2 图像增强代码示例回顾

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255,
                                   shear_range = 0.2,
                                   zoom_range = 0.2,
                                   horizontal_flip = True)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255)

在这段代码中， rescale 用于对图像进行缩放， shear_range 控制图像的错切变换， zoom_range 实现图像的缩放， horizontal_flip 允许图像进行水平翻转。通过这些变换，能够生成多样化的图像数据。

7. 模型应用拓展

7.1 多领域应用

卷积神经网络和图像增强技术不仅可以用于猫狗图像分类，还可以应用于许多其他领域的二分类问题，例如：
- 医学影像 ：区分健康组织和病变组织，如肺部感染和健康肺部的扫描图像分类，帮助医生更准确地进行诊断。
- 安防监控 ：识别安全区域和危险区域，或者区分正常人员和可疑人员，提高监控系统的智能化水平。
- 农业领域 ：判断农作物是否健康，区分健康作物和受病虫害影响的作物，为精准农业提供支持。

7.2 应用流程

graph TD;
    A[数据收集] --> B[数据预处理（图像增强）];
    B --> C[模型构建（CNN + ANN）];
    C --> D[模型训练];
    D --> E[模型评估];
    E --> F{准确率是否满足要求};
    F -- 是 --> G[应用于实际场景];
    F -- 否 --> H[调整模型配置];
    H --> C;

在实际应用中，首先需要收集相关的图像数据，然后进行数据预处理，包括图像增强。接着构建合适的 CNN 和 ANN 模型进行训练，训练完成后对模型进行评估。如果准确率不满足要求，则调整模型配置，如增加层数、改变激活函数或优化器等，直到达到满意的准确率后再应用于实际场景。

8. 总结与展望

8.1 总结

通过本文的学习，我们了解了卷积神经网络在计算机视觉中的应用，特别是在二分类问题上的解决方法。掌握了图像增强技术的原理和实现方法，以及如何通过调整模型结构、激活函数和优化器来提高模型性能。同时，我们还看到了这些技术在多个领域的广泛应用前景。

8.2 展望

未来，随着计算机硬件性能的不断提升和算法的不断优化，卷积神经网络在计算机视觉领域将有更出色的表现。可以进一步探索更复杂的模型结构和更先进的图像增强技术，以应对更具挑战性的图像分类问题。此外，结合其他技术，如深度学习中的注意力机制、生成对抗网络等，有望进一步提高模型的准确率和泛化能力，为计算机视觉的发展带来更多的可能性。