使用pytorch完成kaggle猫狗图像识别方式-猿码集

1. 引言

图像识别是计算机视觉领域的重要应用之一，Kaggle平台的猫狗分类竞赛是一个非常有代表性的例子，本文将介绍如何使用pytorch完成这个竞赛的任务。

2. 数据准备

2.1 数据下载

在Kaggle平台上，我们可以下载到数据集，解压后得到train和test两个文件夹，train文件夹包含25000张训练集图片，test文件夹包含12500张测试集图片。为了使用pytorch来进行数据处理，我们需要将数据集格式处理成pytorch的Dataset和Dataloader格式。

2.2 数据预处理

我们需要将图片大小调整成合适的大小，并将图片数据存储到numpy数组中方便处理。这里我们将图片调整成224*224大小的正方形，并将每个像素点的值除以255，以将所有值控制在0-1之间。


import os
import numpy as np
from PIL import Image
from torch.utils.data import Dataset
class CatDogDataset(Dataset):
    
    def __init__(self, data_folder, transform=None):
        self.data_folder = data_folder
        self.transform = transform
        self.file_list = os.listdir(data_folder)
        
    def __getitem__(self, index):
        image_path = os.path.join(self.data_folder, self.file_list[index])
        image = Image.open(image_path).convert('RGB')
        image = image.resize((224, 224))
        image = np.asarray(image, dtype=np.float32) / 255.0
        
        if self.transform is not None:
            image = self.transform(image)
            
        label = 1 if 'dog' in self.file_list[index] else 0
        
        return image, label
    
    def __len__(self):
        return len(self.file_list)

3. 模型搭建

3.1 网络结构选择

在进行图像分类的任务中，卷积神经网络是首选的网络结构之一。经过多次实验，我们选择使用ResNet-18作为我们的基础模型。ResNet是由微软研究院提出的一个深度网络结构，在传统卷积神经网络的基础上引入了残差模块，大大提高了网络深度的可训练性。

3.2 模型代码实现

我们在Pytorch中将ResNet-18网络结构构建出来，ResNet-18网络共包含18层，其中包括16个卷积层和2个全连接层。网络结构如下所示：


import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
class ResNet18(nn.Module):
    
    def __init__(self, num_classes=2):
        super(ResNet18, self).__init__()
        model = models.resnet18(pretrained=True)
        num_ftrs = model.fc.in_features
        model.fc = nn.Linear(num_ftrs, num_classes)
        self.base_model = model
        
    def forward(self, x):
        x = self.base_model(x)
        return x

4. 模型训练

我们使用Pytorch进行模型训练，训练过程我们使用Adam优化器，损失函数采用交叉熵。


import torch.optim as optim
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = ResNet18(num_classes=2)
model.to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
def train_model(model, dataloader, criterion, optimizer, num_epochs=5):
    for epoch in range(num_epochs):
        running_loss = 0
        for inputs, labels in dataloader['train']:
            inputs = inputs.to(device)
            labels = labels.to(device)
            
            optimizer.zero_grad()
            
            # forward + backward + optimize
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            
            running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
        
        epoch_loss = running_loss / len(dataloader['train'].dataset)
        print('Epoch {}/{} Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, epoch_loss))
        
    return model

5. 模型测试

我们在测试集上进行模型测试，使用混淆矩阵评估模型的性能。


from sklearn.metrics import confusion_matrix
def test_model(model, dataloader):
    model.eval()
    y_true = []
    y_pred = []
    with torch.no_grad():
        for inputs, labels in dataloader['test']:
            inputs = inputs.to(device)
            labels = labels.to(device)
            # forward
            outputs = model(inputs)
            
            # predict
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            
            y_true += labels.cpu().tolist()
            y_pred += predicted.cpu().tolist()
    
    cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
    print('Confusion Matrix:\n{}'.format(cm))
test_model(model, dataloader)

6. 总结

本文介绍了如何使用pytorch完成kaggle猫狗分类竞赛，并给出了完整的代码实现。通过本文的学习，我们了解了如何使用pytorch来构建深度学习模型，并完成图像分类任务。

使用pytorch完成kaggle猫狗图像识别方式