一、目錄
- 算法模型介紹
- 模型使用訓(xùn)練
- 模型評(píng)估
- 項(xiàng)目擴(kuò)展
二、算法模型介紹
圖像識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要研究方向，它在人臉識(shí)別、物體檢測(cè)、圖像分類等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。隨著移動(dòng)設(shè)備的普及和計(jì)算資源的限制，設(shè)計(jì)高效的圖像識(shí)別算法變得尤為重要。MobileNetV2是谷歌（Google）團(tuán)隊(duì)在2018年提出的一種輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，旨在在保持準(zhǔn)確性的前提下，極大地減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度，從而適用于移動(dòng)設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)等資源受限的場(chǎng)景。
背景：
MobileNetV2是MobileNet系列的第二代模型，而MobileNet系列是谷歌團(tuán)隊(duì)專門(mén)針對(duì)移動(dòng)設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的一系列輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。MobileNetV2是MobileNetV1的改進(jìn)版本，它在保持輕量級(jí)特性的同時(shí)，進(jìn)一步提高了模型的準(zhǔn)確性和效率。
MobileNetV2算法的提出旨在應(yīng)對(duì)傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在移動(dòng)設(shè)備上表現(xiàn)不佳的問(wèn)題，如大量的計(jì)算量和參數(shù)數(shù)量，導(dǎo)致模型無(wú)法在資源受限的環(huán)境中高效運(yùn)行。
原理：
MobileNetV2算法通過(guò)一系列技術(shù)策略來(lái)實(shí)現(xiàn)高效的圖像識(shí)別。主要包括：
1. 基礎(chǔ)構(gòu)建塊：倒殘差結(jié)構(gòu)
MobileNetV2使用了一種稱為“倒殘差結(jié)構(gòu)”的基礎(chǔ)構(gòu)建塊，即Inverted Residual Block。這種結(jié)構(gòu)與傳統(tǒng)的殘差塊相反，通過(guò)先降維（用1x1卷積減少通道數(shù)）再升維（用3x3深度可分離卷積增加通道數(shù)），以實(shí)現(xiàn)輕量化和模型復(fù)雜度的降低。
2. 激活函數(shù)：線性整流線性單元（ReLU6）
MobileNetV2采用了ReLU6作為激活函數(shù)，相比于傳統(tǒng)的ReLU函數(shù)，ReLU6在負(fù)值部分輸出為0，在正值部分輸出為最大值6，使得模型更容易訓(xùn)練且更加魯棒。
3. 深度可分離卷積
MobileNetV2廣泛采用深度可分離卷積（Depthwise Separable Convolution），將標(biāo)準(zhǔn)卷積操作分解為深度卷積和逐點(diǎn)卷積，從而大大減少了計(jì)算量和參數(shù)數(shù)量。
4. 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)
MobileNetV2通過(guò)引入多個(gè)不同分辨率的特征圖來(lái)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)。在不同層級(jí)上使用這些特征圖，使得網(wǎng)絡(luò)能夠在不同尺度下學(xué)習(xí)到圖像的語(yǔ)義特征，提高了圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性。
應(yīng)用：
MobileNetV2由于其輕量級(jí)特性和高效的計(jì)算能力，被廣泛應(yīng)用于移動(dòng)設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)上的圖像識(shí)別任務(wù)。在實(shí)際應(yīng)用中，我們可以使用預(yù)訓(xùn)練的MobileNetV2模型，將其遷移到特定的圖像識(shí)別任務(wù)中，從而在資源有限的情況下實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的圖像識(shí)別。
MobileNetV2在圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、人臉識(shí)別等任務(wù)中表現(xiàn)出色，成為了移動(dòng)端圖像識(shí)別的首選算法之一。
三、模型使用和訓(xùn)練
在本文中為了演示如何實(shí)現(xiàn)一個(gè)圖像識(shí)別分類系統(tǒng)，通過(guò)選取了5種常見(jiàn)的水果數(shù)據(jù)集，其文件夾結(jié)構(gòu)如下圖所示。
在完成數(shù)據(jù)集的收集準(zhǔn)備后，打開(kāi)jupyter notebook平臺(tái)，導(dǎo)入數(shù)據(jù)集通過(guò)以下代碼可以計(jì)算出數(shù)據(jù)集的總圖片數(shù)量。本次使用的數(shù)據(jù)集總圖片約為400張。
import pathlib
data_dir = "./dataset/"
data_dir = pathlib.Path(data_dir)
image_count = len(list(data_dir.glob('*/*')))
print("圖片總數(shù)為：",image_count)
然后通過(guò)構(gòu)建算法模型，由于在TensorFlow中內(nèi)置了MobileNetV2預(yù)訓(xùn)練模型，所以我們可以直接導(dǎo)入該模型。
這段代碼的作用是構(gòu)建一個(gè)基于MobileNetV2的圖像識(shí)別模型，并加載預(yù)訓(xùn)練的權(quán)重，同時(shí)凍結(jié)MobileNetV2的卷積部分的權(quán)重。后續(xù)可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)行微調(diào)（Fine-tuning），訓(xùn)練該模型以適應(yīng)特定的圖像識(shí)別任務(wù)。
然后導(dǎo)入訓(xùn)練集、測(cè)試集指定其迭代次數(shù)，開(kāi)始訓(xùn)練。
history = model.fit(train_ds,
validation_data=val_ds,
epochs=30
)
其訓(xùn)練過(guò)程如下圖所示：
四、模型評(píng)估
如下圖所示，通過(guò)命令查看最后通過(guò)model.save方法保存好的模型大小。
模型相比ResNet系列，VGG系列等動(dòng)輒好幾百M(fèi)的大小相比縮小了許多，便于移動(dòng)設(shè)備的移植安裝。
通過(guò)打印LOSS圖和ACC曲線圖觀察其模型訓(xùn)練過(guò)程，如下圖所示。
五、項(xiàng)目擴(kuò)展
在完成模型訓(xùn)練后，通過(guò)model.save方法保存模型為本地文件，然后就可以基于改模型開(kāi)發(fā)出非常多的應(yīng)用了，比如開(kāi)發(fā)出API接口給別人調(diào)用等。
在本項(xiàng)目中基于Django框架開(kāi)發(fā)了一個(gè)網(wǎng)頁(yè)版的識(shí)別界面，在該網(wǎng)頁(yè)界面系統(tǒng)中，用戶可以點(diǎn)擊鼠標(biāo)上傳一張圖片，然后點(diǎn)擊按鈕進(jìn)行檢測(cè)。同時(shí)可以將相關(guān)識(shí)別的相關(guān)信息保存在數(shù)據(jù)庫(kù)中，管理員通過(guò)登錄后臺(tái)可以查看所有的識(shí)別信息，為模型優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。
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