卷積網絡項目：實現識別鮮花四分類對比LeNet5、VGG16、ResNet18、ResNet34分類網絡

卷積四分類項目

Gitee傳送門

分類目標選取

鮮花

  • 杏花 apricot_blossom
  • 桃花 peach_blossom
  • 梨花 pear_blossom
  • 梅花 plum_blossom

模型選擇

卷積

  • LeNet5
  • VGG16
  • ResNet18
  • ResNet34

以圖搜圖

獲取相似度前10的搜圖結果

數據清洗

鮮花四分類

刪除非圖片文件

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刪除重復圖片

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整理數據集

鮮花四分類

每種類別數據：訓練500、測試50、預測10
總訓練集：2500
總測試集：250
總預測集：40

訓練模型

報錯

ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0

換了電腦后，數據集的存儲位置不同，更換路徑后解決

RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same

原因：錯誤內容就在類型不匹配，根據報錯內容可以看出Input type為torch.FloatTensor（CPU數據類型），而weight type（即網絡權重參數這些）為torch.cuda.FloatTensor（GPU數據類型）
方案：將輸入類型轉變為GPU類型
輸入數據和網絡都切換到cuda，但問題仍存在
檢查網絡，修改模型隱藏層初始化方式后，解決了問題

鮮花

v1：LeNet5：bn

輸出4分類

image.png
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v2：VGG16：bn

數據太差，提前中斷了訓練
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v3：ResNet18：bn

輸出4分類
f4_v3：32x32

image.png
image.png
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準確率仍上不去，預估增大迭代次數，準確率能慢慢提升

f4_v3.3：224x224

image.png
image.png
過擬合前最佳：
image.png
測試數據出現過擬合現象，考慮減小數據大小

f4_v3.4：112x112

image.png
image.png
過擬合前最佳：
image.png
再次出現過擬合，提前中斷了訓練

f4_v3.5：56x56

image.png
image.png
過擬合前最佳：
image.png
再次出現過擬合，提前中斷了訓練
結論：圖片縮放大小無法解決過擬合問題

f4_v3.6：32x32，減4個殘差塊

image.png
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測試集過擬合前
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最佳
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f4_v3.6：32x32，減4個殘差塊，transforms減Norm

image.png
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測試集過擬合前
image.png
最佳
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v4：ResNet34：bn

輸出4分類

image.png
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預估：增加迭代次數，可能能緩慢提升準確率

以圖搜圖

報錯

ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 512, 1, 1])

image.png
LeNet5模型能正常運行，ResNet18和ResNet34模型報錯
image.png正常運行
image.png報錯
image.png報錯
原因：模型中含有nn.BatchNorm層，訓練時需要batch_size大于1，來計算當前batch的running mean and std。自定義數據數量除以batch_size后剛好余1，就發生了上述報錯
方案1：在pytorch的Dataloader中設置drop_last=True即可，這樣會忽略最后一個batch
嘗試在數據集增加drop_last=True，再次訓練，尚未解決這個問題
方案2：在添加數據前增加model.eval()
代碼原本就有這個語句，仍存在這個問題
方案3：修改訓練模型數據預處理中Resize大小32–>224，問題解決

搜圖結果

v1：LeNet5：bn

image.png
image.png
沒有一個是正確分類

v3：ResNet18：bn

f4_v3：32x32

image.png
image.png
沒有一個是正確分類，且相似度差距很大

f4_v3.3：224x224

過擬合前最佳：
image.png
image.png
預測最佳類別中top10圖片和原圖類別相同，但與top1圖片與原圖相似度不是0
原因：檢索庫圖片根據特征處理、帶參數的模型生成對應的特征文件，更換特征處理方式或參數后，生成的特征文件有所不同，所以計算相似度，哪怕是原圖也不為0
解決方案：更換特征處理方式或參數后，重新初始化特征文件，再進行預測，解決了這個問題

v4：ResNet34：bn

f4_v4：32x32

image.png
image.png
沒有一個是正確分類，且相似度差距很大

f4_v4.3：224x224

image.png
image.png
出現了一個正確分類，由于時間問題，v4.3版沒有完成足夠的訓練，不確定迭代后的數據能否達到預期效果

特征處理

feat_v3.3.0：tensor

image.png

feat_v3.3.1：tensor+Resize56

image.png

feat_v3.3.2：tensor+Resize56+Norm

image.png

feat_v3.3.3：tensor+crop+Resize56

image.png

feat_v3.3.4：tensor+Resize+crop+Resize56

image.png

feat_v3.3.5：tensor+Resize+crop+Resize224

image.png

feat_v3.3.6：tensor+Resize+crop+Resize112

image.png

feat_v3.3.7：tensor+Resize+crop+Resize32

image.png

總結

feat_v3.3.4.txt版本的特征處理效果最好
特征處理方式：tensor+Resize600+crop400+Resize56

搜圖效果

相似度前10的結果，top1是原圖，6張正確類別花，3張錯誤類別花
原因：這四類花本身比較相似，不便于學習；也可能是數據量不夠多，訓練效果不夠好；也可能迭代的次數不夠多，模型沒有訓練到足夠好的效果
20240227002214_rec_.gif

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