目錄
前言
項目背景
數(shù)據(jù)集
設(shè)計思路
自注意力
網(wǎng)絡(luò)模型
實驗環(huán)境
實驗結(jié)果分析
更多幫助
前言
? ? ??大四是整個大學(xué)期間最忙碌的時光,一邊要忙著備考或?qū)嵙?xí)為畢業(yè)后面臨的就業(yè)升學(xué)做準(zhǔn)備,一邊要為畢業(yè)設(shè)計耗費大量精力。近幾年各個學(xué)校要求的畢設(shè)項目越來越難,有不少課題是研究生級別難度的,對本科同學(xué)來說是充滿挑戰(zhàn)。為幫助大家順利通過和節(jié)省時間與精力投入到更重要的就業(yè)和考試中去,學(xué)長分享優(yōu)質(zhì)的選題經(jīng)驗和畢設(shè)項目與技術(shù)思路。
??????? ??對畢設(shè)有任何疑問都可以問學(xué)長哦!
?????? 大家好,這里是海浪學(xué)長計算機(jī)畢設(shè)專題,本次分享的課題是
?????? ??基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類識別系統(tǒng)
項目背景
?????? 在信息化和數(shù)字化高速發(fā)展的時代，圖像作為信息傳遞的重要載體，其分類識別技術(shù)正逐漸成為眾多領(lǐng)域的研究熱點。從安全監(jiān)控到醫(yī)療影像分析，從自動駕駛到智能零售，圖像分類識別系統(tǒng)均扮演著關(guān)鍵角色。然而，傳統(tǒng)的圖像分類識別方法受限于手工特征提取的不完備性和魯棒性不足等問題。為此，本研究旨在開發(fā)一種基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類識別系統(tǒng)，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動學(xué)習(xí)圖像中的層次化特征，提升分類識別的準(zhǔn)確率和魯棒性。這不僅能推動圖像分類識別技術(shù)的進(jìn)步，還為多個實際應(yīng)用場景提供有力的技術(shù)支撐，具有重要的現(xiàn)實意義和應(yīng)用價值。
數(shù)據(jù)集
?????? 針對圖像分類識別系統(tǒng)的研究需求，我們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的公開數(shù)據(jù)集往往難以覆蓋所有需要識別的圖像類別，或者其標(biāo)注精度和數(shù)量不足以支撐深度模型的訓(xùn)練。因此，我們決定自制一個更貼合實際應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)集。首先，我們確定了圖像分類的類別，如動物、植物、物品等，并在網(wǎng)絡(luò)和現(xiàn)實生活中收集了大量的相關(guān)圖像。隨后，我們邀請專家團(tuán)隊對收集到的圖像進(jìn)行細(xì)致的標(biāo)注工作，確保每張圖像都有準(zhǔn)確的類別標(biāo)簽。
?????? 在圖像分類識別系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)擴(kuò)充尤為重要，因為它可以模擬真實世界中的圖像變化，如光照、角度、尺度等。常見的數(shù)據(jù)擴(kuò)充方法包括旋轉(zhuǎn)、平移、縮放、裁剪、亮度調(diào)整等幾何和顏色變換。這些變換可以應(yīng)用于訓(xùn)練集圖像，以生成更多不同形態(tài)和風(fēng)格的新圖像，從而增強(qiáng)模型的魯棒性。
設(shè)計思路
自注意力
?????? 自注意力機(jī)制（Self-Attention）是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的機(jī)制，它能夠建立序列內(nèi)部元素之間的關(guān)聯(lián)性。自注意力機(jī)制通過計算每個元素與序列中其他元素之間的注意力權(quán)重來獲得表示。這種注意力權(quán)重是根據(jù)元素之間的相似性計算得出的，相似性較高的元素會分配更高的注意力權(quán)重。
?????? 自注意力機(jī)制的計算過程可以分為三個步驟：查詢（Query）、鍵（Key）和值（Value）。對于每個元素，通過將其與序列中所有其他元素進(jìn)行比較，計算出一個注意力權(quán)重向量。這個注意力權(quán)重向量可以用來加權(quán)求和序列中所有元素的值，從而得到該元素的表示。通過對序列中所有元素進(jìn)行類似的計算，可以得到整個序列的表示。
?????? 非重疊窗口中的自注意力機(jī)制是在自注意力機(jī)制的基礎(chǔ)上引入了窗口的概念。在處理長序列時，為了減少計算復(fù)雜度和內(nèi)存消耗，可以將序列劃分為多個非重疊的窗口。每個窗口內(nèi)部的元素之間進(jìn)行自注意力計算，而窗口之間的元素則不進(jìn)行注意力計算。這樣可以有效地減少計算量，同時保持序列內(nèi)部元素的關(guān)聯(lián)性。通過引入非重疊窗口中的自注意力機(jī)制，可以在處理長序列數(shù)據(jù)時平衡計算效率和建模能力。窗口的大小可以根據(jù)具體任務(wù)和數(shù)據(jù)的特點進(jìn)行調(diào)整，以達(dá)到最佳的性能和效果。
網(wǎng)絡(luò)模型
?????? SwinTransformer是一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)用于圖像處理，它通過將圖像劃分為補(bǔ)丁并對其進(jìn)行特征提取，最終輸出高質(zhì)量的特征表示。隨著網(wǎng)絡(luò)的深入，通過Patch Merging層減少補(bǔ)丁數(shù)量，同時進(jìn)行特征圖的下采樣，以提高處理效率和特征表達(dá)能力。最終，SwinTransformer可以處理各種大小的圖像，并生成具有高度區(qū)分性的特征表示。
?????? SwinTransformerBlock是SwinTransformer網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的一個模塊，它包含了窗口內(nèi)的多頭注意力模塊（W-MSA）和基于Shifted Window的多頭自注意力模塊（SW-MSA）。這兩個模塊經(jīng)過層歸一化后，通過多層感知機(jī)（MLP）輸出結(jié)果。為了降低密集像素的自注意力計算復(fù)雜度，采用將其分割為小塊并分別計算自注意力的方式。Shifted Window機(jī)制能夠促進(jìn)不同補(bǔ)丁之間的信息交流，增強(qiáng)特征的全局感知。而掩碼機(jī)制則通過對移位后的補(bǔ)丁進(jìn)行塊標(biāo)號并屏蔽補(bǔ)丁之外的信息，實現(xiàn)局部的自注意力，從而節(jié)省計算資源并提高模型的運行效率。
?????? 改進(jìn)后的SwinTransformer網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)引入了LargeKernelBlock模塊，以在全局范圍內(nèi)增強(qiáng)信息交流。在圖像處理后，經(jīng)過LargeKernelBlock進(jìn)行全局信息交流，然后進(jìn)入SwinTransformerBlock進(jìn)行補(bǔ)丁之間的信息交換。LargeKernelBlock位于stage1、stage2和stage3的SwinTransformerBlock之前，通過小幅擴(kuò)大感受野，提高模型對輸出特征的感知能力。該模塊使用大核卷積在Shifted Window自注意力之前進(jìn)行多輪的大核13×13卷積，以增加SwinTransformer中基于補(bǔ)丁自注意力的感受野。這樣的設(shè)計不增加計算復(fù)雜度的同時，提升了模型的收斂速度和分類準(zhǔn)確率。
實驗環(huán)境
?????? 在本實驗中，使用了PyTorch深度學(xué)習(xí)框架來實現(xiàn)SwinTransformer網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。Python版本為3.8，并且使用了NVIDIA RTX 3080顯卡，具有10GB的顯存。這樣的硬件配置可以提供較高的計算性能和顯存容量，以支持網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練和推理任務(wù)。PyTorch是一個廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架，它提供了豐富的工具和函數(shù)，方便進(jìn)行模型構(gòu)建、訓(xùn)練和評估等任務(wù)。NVIDIA RTX 3080顯卡是一款高性能的顯卡，具備強(qiáng)大的計算能力和顯存容量，可以加速深度學(xué)習(xí)任務(wù)的執(zhí)行。這些硬件和軟件環(huán)境的選擇有助于保證SwinTransformer模型在訓(xùn)練和推理過程中的效率和準(zhǔn)確性。
實驗結(jié)果分析
?????? 在實驗中，針對小規(guī)模數(shù)據(jù)集，進(jìn)行了400個epoch的訓(xùn)練，并采用了余弦退火學(xué)習(xí)率（CosineAnnealingLR）策略，初始學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.000005，并使用AdamW優(yōu)化器。每批數(shù)據(jù)的大?。˙atch Size）設(shè)置為16，權(quán)重衰減（Weight Decay）設(shè)置為0.05。在相同的實驗環(huán)境下，固定了隨機(jī)種子，以確保對比實驗中產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)值相同。Swin-T模型和改進(jìn)后的模型的損失曲線都呈現(xiàn)相似的平滑下降趨勢。改進(jìn)后的Swin-T模型與Swin-T模型的損失曲線下降幅度大致相同，但最終保持在較低的水平。改進(jìn)后的Swin-T模型能夠從圖片中學(xué)習(xí)到更多的特征圖信息，使得模型的預(yù)測值更接近真實值，從而提升了模型的性能。
相關(guān)代碼示例：
import tensorflow as tf
# 定義模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(image_height, image_width, image_channels)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
])
# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy'])
# 加載數(shù)據(jù)集
train_images, train_labels = load_dataset('train')
test_images, test_labels = load_dataset('test')
# 訓(xùn)練模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=epochs, validation_data=(test_images, test_labels))
# 進(jìn)行預(yù)測
predictions = model.predict(test_images)
# 打印預(yù)測結(jié)果
print("Predictions:", predictions)
print("True Labels:", test_labels)海浪學(xué)長項目示例：
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-853566.html
文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-853566.html
更多幫助
到了這里，關(guān)于畢業(yè)設(shè)計：基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類識別系統(tǒng) 人工智能的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
