Pytorch使用VGG16模型进行预测猫狗二分类

小鱼儿 2023-10-14 10:56 60阅读 0赞

**目录**

1. VGG16

1.1 VGG16 介绍

1.1.1 VGG16 网络的整体结构

1.2 Pytorch使用VGG16进行猫狗二分类实战

1.2.1 数据集准备

1.2.2 构建VGG网络

1.2.3 训练和评估模型

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## 1. VGG16 ##

### 1.1 VGG16 介绍 ###

深度学习已经在计算机视觉领域取得了巨大的成功，特别是在图像分类任务中。**VGG16**是深度学习中经典的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）之一，由牛津大学的Karen Simonyan和Andrew Zisserman在2014年提出。VGG16网络以其深度和简洁性而闻名，是图像分类中的重要里程碑。

**VGG16**是Visual Geometry Group的缩写，它的名字来源于提出该网络的实验室。VGG16的设计目标是通过增加网络深度来提高图像分类的性能，并展示了深度对于图像分类任务的重要性。VGG16的主要特点是将多个小尺寸的卷积核堆叠在一起，从而形成更深的网络。

#### 1.1.1 VGG16 网络的整体结构 ####

**VGG16网络**由多个卷积层和全连接层组成。它的整体结构相对简单，所有的卷积层都采用小尺寸的卷积核（通常为3x3），步幅为1，填充为1。每个卷积层后面都会跟着一个ReLU激活函数来引入非线性。

VGG16网络主要由三个部分组成：

1.  输入层：接受图像输入，通常为224x224大小的彩色图像（RGB）。
2.  卷积层：VGG16包含13个卷积层，其中包括五个卷积块。
3.  全连接层：在卷积层后面是3个全连接层，用于最终的分类。

VGG16网络结构如下图：

![watermark,type\_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow\_10,text\_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc5MTk2NA==,size\_16,color\_FFFFFF,t\_70\#pic\_center][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc5MTk2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

> 1、一张原始图片被resize到(224,224,3)。  
> 2、conv1两次\[3,3\]卷积网络，输出的特征层为64，输出为(224,224,64)，再2X2最大池化，输出net为(112,112,64)。  
> 3、conv2两次\[3,3\]卷积网络，输出的特征层为128，输出net为(112,112,128)，再2X2最大池化，输出net为(56,56,128)。  
> 4、conv3三次\[3,3\]卷积网络，输出的特征层为256，输出net为(56,56,256)，再2X2最大池化，输出net为(28,28,256)。  
> 5、conv4三次\[3,3\]卷积网络，输出的特征层为512，输出net为(28,28,512)，再2X2最大池化，输出net为(14,14,512)。  
> 6、conv5三次\[3,3\]卷积网络，输出的特征层为512，输出net为(14,14,512)，再2X2最大池化，输出net为(7,7,512)。  
> 7、利用卷积的方式模拟全连接层，效果等同，输出net为(1,1,4096)。共进行两次。  
> 8、利用卷积的方式模拟全连接层，效果等同，输出net为(1,1,1000)。  
> 最后输出的就是每个类的预测。

### 1.2 Pytorch使用VGG16进行猫狗二分类实战 ###

在这一部分，我们将使用PyTorch来实现VGG16网络，用于猫狗预测的二分类任务。我们将对VGG16的网络结构进行适当的修改，以适应我们的任务。

#### 1.2.1 数据集准备 ####

首先，我们需要准备用于猫狗二分类的数据集。数据集可以从Kaggle上下载，其中包含了大量的猫和狗的图片。在下载数据集后，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。训练集文件夹命名为train,其中建立两个文件夹分别为cat和dog，每个文件夹里存放相应类别的图片。测试集命名为test，同理。

import torch
    import torchvision
    import torchvision.transforms as transforms
    
    # 定义数据转换
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize((224, 224)),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
    ])
    
    # 加载数据集
    train_dataset = ImageFolder("train", transform=transform)
    test_dataset = ImageFolder("test", transform=transform)
    
    train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
    test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size)

#### 1.2.2 构建VGG网络 ####

import torch.nn as nn
    
    class VGG16(nn.Module):
        def __init__(self):
            super(VGG16, self).__init__()
            self.features = nn.Sequential(
                # Block 1
                nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
                # Block 2
                nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
                # Block 3
                nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
                # Block 4
                nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, padding=1),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
                # Block 5
                nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            )
            self.classifier = nn.Sequential(
                nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.Dropout(),
                nn.Linear(4096, 4096),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.Dropout(),
                nn.Linear(4096, 2)  # 输出层，二分类任务
            )
    
        def forward(self, x):
            x = self.features(x)
            x = torch.flatten(x, 1)  # 展开特征图
            x = self.classifier(x)
            return x
    
    # 初始化VGG16模型
    vgg16 = VGG16()

在上述代码中，我们定义了一个VGG16类，其中`self.features`部分包含了5个卷积块，`self.classifier`部分包含了3个全连接层。

#### 1.2.3 训练和评估模型 ####

import torch.optim as optim
    
    
    # 定义超参数
    batch_size = 32
    learning_rate = 0.001
    num_epochs = 10
    
    
    model = VGG16()
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    model.to(device)
    
    # 定义损失函数和优化器
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9)
    
    # 训练模型
    total_step = len(train_loader)
    for epoch in range(num_epochs):
        for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
            images = images.to(device)
            labels = labels.to(device)
    
            # 前向传播
            outputs = model(images)
            loss = criterion(outputs, labels)
    
            # 反向传播和优化
            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer.step()
    
            if (i + 1) % 100 == 0:
                print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Step [{i+1}/{total_step}], Loss: {loss.item()}")
    torch.save(model,'model/vgg16.pth')
    # 测试模型
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        correct = 0
        total = 0
        for images, labels in test_loader:
            images = images.to(device)
            labels = labels.to(device)
            outputs = model(images)
            print(outputs)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
    
        print(f"Accuracy on test images: {(correct / total) * 100}%")

在训练模型时，我们使用交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）作为分类任务的损失函数，并采用随机梯度下降（SGD）作为优化器。同时，我们将模型移动到GPU（如果可用）来加速训练过程。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc5MTk2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/2019101614532169.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc5MTk2NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center