diff --git a/image_classification/README.md b/image_classification/README.md index 05188be839e181a36e34dfd9f520164fa46b77c3..538760d429d6f250eed2ce578e10001526d11abb 100644 --- a/image_classification/README.md +++ b/image_classification/README.md @@ -136,108 +136,35 @@ ResNet(Residual Network) \[[15](#参考文献)\] 是2015年ImageNet图像分类 ## 数据准备 -### 数据介绍与下载 +通用图像分类公开的标准数据集常用的有[CIFAR]()数据集。CIFAR10数据集包含60,000张32x32的彩色图片，10个类别，每个类包含6,000张。其中50,000张图片作为训练集，10000张作为测试集。图11从每个类别中随机抽取了10张图片，展示了所有的类别。


图11. CIFAR10数据集[21]

-下面命令用于下载数据和基于训练集计算图像均值，在网络输入前，基于该均值对输入数据做预处理。 - -```bash -./data/get_data.sh -``` +Paddle API提供了自动加载cifar数据集模块 `paddle.dataset.cifar`。 -### 数据提供给PaddlePaddle +通过输入`python train.py`，就可以开始训练模型了，以下小节将详细介绍`train.py`的相关内容。 -我们使用Python接口传递数据给系统，下面 `dataprovider.py` 针对CIFAR10数据给出了完整示例。 - -- `initializer` 函数进行dataprovider的初始化，这里加载图像的均值，定义了输入image和label两个字段的类型。 +### 模型结构 -- `process` 函数将数据逐条传输给系统，在图像分类任务里，可以在该函数中完成数据扰动操作，再传输给PaddlePaddle。这里对训练集做随机左右翻转，并将原始图片减去均值后传输给系统。 +#### Paddle 初始化 +通过 `paddle.init`，初始化Paddle是否使用GPU，trainer的数目等等。 ```python -import numpy as np -import cPickle -from paddle.trainer.PyDataProvider2 import * - -def initializer(settings, mean_path, is_train, **kwargs): - settings.is_train = is_train - settings.input_size = 3 * 32 * 32 - settings.mean = np.load(mean_path)['mean'] - settings.input_types = { - 'image': dense_vector(settings.input_size), - 'label': integer_value(10) - } - - -@provider(init_hook=initializer, pool_size=50000) -def process(settings, file_list): - with open(file_list, 'r') as fdata: - for fname in fdata: - fo = open(fname.strip(), 'rb') - batch = cPickle.load(fo) - fo.close() - images = batch['data'] - labels = batch['labels'] - for im, lab in zip(images, labels): - if settings.is_train and np.random.randint(2): - im = im.reshape(3, 32, 32) - im = im[:,:,::-1] - im = im.flatten() - im = im - settings.mean - yield { - 'image': im.astype('float32'), - 'label': int(lab) - } -``` - -## 模型配置说明 - -### 数据定义 - -在模型配置中，定义通过 `define_py_data_sources2` 函数从 dataprovider 中读入数据， 其中 args 指定均值文件的路径。如果该配置文件用于预测，则不需要数据定义部分。 +import sys +import paddle.v2 as paddle +from vgg import vgg_bn_drop +from resnet import resnet_cifar10 -```python -from paddle.trainer_config_helpers import * - -is_predict = get_config_arg("is_predict", bool, False) -if not is_predict: - define_py_data_sources2( - train_list='data/train.list', - test_list='data/test.list', - module='dataprovider', - obj='process', - args={'mean_path': 'data/mean.meta'}) +# PaddlePaddle init +paddle.init(use_gpu=False, trainer_count=1) ``` -### 算法配置 - -在模型配置中，通过 `settings` 设置训练使用的优化算法，并指定batch size 、初始学习率、momentum以及L2正则。 - -```python -settings( - batch_size=128, - learning_rate=0.1 / 128.0, - learning_rate_decay_a=0.1, - learning_rate_decay_b=50000 * 100, - learning_rate_schedule='discexp', - learning_method=MomentumOptimizer(0.9), - regularization=L2Regularization(0.0005 * 128),) -``` - -通过 `learning_rate_decay_a` (简写$a$） 、`learning_rate_decay_b` (简写$b$) 和 `learning_rate_schedule` 指定学习率调整策略，这里采用离散指数的方式调节学习率，计算公式如下， $n$ 代表已经处理过的累计总样本数，$lr_{0}$ 即为 `settings` 里设置的 `learning_rate`。 - -$$ lr = lr_{0} * a^ {\lfloor \frac{n}{ b}\rfloor} $$ - -### 模型结构 - 本教程中我们提供了VGG和ResNet两个模型的配置。 #### VGG @@ -249,49 +176,52 @@ $$ lr = lr_{0} * a^ {\lfloor \frac{n}{ b}\rfloor} $$ 网络输入定义为 `data_layer` (数据层)，在图像分类中即为图像像素信息。CIFRAR10是RGB 3通道32x32大小的彩色图，因此输入数据大小为3072(3x32x32)，类别大小为10，即10分类。 ```python - datadim = 3 * 32 * 32 - classdim = 10 - data = data_layer(name='image', size=datadim) + datadim = 3 * 32 * 32 + classdim = 10 + + image = paddle.layer.data( + name="image", type=paddle.data_type.dense_vector(datadim)) ``` 2. 定义VGG网络核心模块 ```python - net = vgg_bn_drop(data) + net = vgg_bn_drop(image) ``` VGG核心模块的输入是数据层，`vgg_bn_drop` 定义了16层VGG结构，每层卷积后面引入BN层和Dropout层，详细的定义如下： ```python - def vgg_bn_drop(input, num_channels): - def conv_block(ipt, num_filter, groups, dropouts, num_channels_=None): - return img_conv_group( - input=ipt, - num_channels=num_channels_, - pool_size=2, - pool_stride=2, - conv_num_filter=[num_filter] * groups, - conv_filter_size=3, - conv_act=ReluActivation(), - conv_with_batchnorm=True, - conv_batchnorm_drop_rate=dropouts, - pool_type=MaxPooling()) - - conv1 = conv_block(input, 64, 2, [0.3, 0], 3) - conv2 = conv_block(conv1, 128, 2, [0.4, 0]) - conv3 = conv_block(conv2, 256, 3, [0.4, 0.4, 0]) - conv4 = conv_block(conv3, 512, 3, [0.4, 0.4, 0]) - conv5 = conv_block(conv4, 512, 3, [0.4, 0.4, 0]) - - drop = dropout_layer(input=conv5, dropout_rate=0.5) - fc1 = fc_layer(input=drop, size=512, act=LinearActivation()) - bn = batch_norm_layer( - input=fc1, act=ReluActivation(), layer_attr=ExtraAttr(drop_rate=0.5)) - fc2 = fc_layer(input=bn, size=512, act=LinearActivation()) - return fc2 - + def vgg_bn_drop(input): + def conv_block(ipt, num_filter, groups, dropouts, num_channels=None): + return paddle.networks.img_conv_group( + input=ipt, + num_channels=num_channels, + pool_size=2, + pool_stride=2, + conv_num_filter=[num_filter] * groups, + conv_filter_size=3, + conv_act=paddle.activation.Relu(), + conv_with_batchnorm=True, + conv_batchnorm_drop_rate=dropouts, + pool_type=paddle.pooling.Max()) + + conv1 = conv_block(input, 64, 2, [0.3, 0], 3) + conv2 = conv_block(conv1, 128, 2, [0.4, 0]) + conv3 = conv_block(conv2, 256, 3, [0.4, 0.4, 0]) + conv4 = conv_block(conv3, 512, 3, [0.4, 0.4, 0]) + conv5 = conv_block(conv4, 512, 3, [0.4, 0.4, 0]) + + drop = paddle.layer.dropout(input=conv5, dropout_rate=0.5) + fc1 = paddle.layer.fc(input=drop, size=512, act=paddle.activation.Linear()) + bn = paddle.layer.batch_norm( + input=fc1, + act=paddle.activation.Relu(), + layer_attr=paddle.attr.Extra(drop_rate=0.5)) + fc2 = paddle.layer.fc(input=bn, size=512, act=paddle.activation.Linear()) + return fc2 ``` - 2.1. 首先定义了一组卷积网络，即conv_block。卷积核大小为3x3，池化窗口大小为2x2，窗口滑动大小为2，groups决定每组VGG模块是几次连续的卷积操作，dropouts指定Dropout操作的概率。所使用的`img_conv_group`是在`paddle.trainer_config_helpers`中预定义的模块，由若干组 `Conv->BN->ReLu->Dropout` 和 一组 `Pooling` 组成， + 2.1. 首先定义了一组卷积网络，即conv_block。卷积核大小为3x3，池化窗口大小为2x2，窗口滑动大小为2，groups决定每组VGG模块是几次连续的卷积操作，dropouts指定Dropout操作的概率。所使用的`img_conv_group`是在`paddle.networks`中预定义的模块，由若干组 `Conv->BN->ReLu->Dropout` 和 一组 `Pooling` 组成， 2.2. 五组卷积操作，即 5个conv_block。 第一、二组采用两次连续的卷积操作。第三、四、五组采用三次连续的卷积操作。每组最后一个卷积后面Dropout概率为0，即不使用Dropout操作。 @@ -302,20 +232,19 @@ $$ lr = lr_{0} * a^ {\lfloor \frac{n}{ b}\rfloor} $$ 通过上面VGG网络提取高层特征，然后经过全连接层映射到类别维度大小的向量，再通过Softmax归一化得到每个类别的概率，也可称作分类器。 ```python - out = fc_layer(input=net, size=class_num, act=SoftmaxActivation()) + out = paddle.layer.fc(input=net, + size=classdim, + act=paddle.activation.Softmax()) ``` 4. 定义损失函数和网络输出 - 在有监督训练中需要输入图像对应的类别信息，同样通过`data_layer`来定义。训练中采用多类交叉熵作为损失函数，并作为网络的输出，预测阶段定义网络的输出为分类器得到的概率信息。 + 在有监督训练中需要输入图像对应的类别信息，同样通过`paddle.layer.data`来定义。训练中采用多类交叉熵作为损失函数，并作为网络的输出，预测阶段定义网络的输出为分类器得到的概率信息。 ```python - if not is_predict: - lbl = data_layer(name="label", size=class_num) - cost = classification_cost(input=out, label=lbl) - outputs(cost) - else: - outputs(out) + lbl = paddle.layer.data( + name="label", type=paddle.data_type.integer_value(classdim)) + cost = paddle.layer.classification_cost(input=out, label=lbl) ``` ### ResNet @@ -340,47 +269,38 @@ def conv_bn_layer(input, filter_size, stride, padding, - active_type=ReluActivation(), + active_type=paddle.activation.Relu(), ch_in=None): - tmp = img_conv_layer( + tmp = paddle.layer.img_conv( input=input, filter_size=filter_size, num_channels=ch_in, num_filters=ch_out, stride=stride, padding=padding, - act=LinearActivation(), + act=paddle.activation.Linear(), bias_attr=False) - return batch_norm_layer(input=tmp, act=active_type) - + return paddle.layer.batch_norm(input=tmp, act=active_type) def shortcut(ipt, n_in, n_out, stride): if n_in != n_out: - return conv_bn_layer(ipt, n_out, 1, stride, 0, LinearActivation()) + return conv_bn_layer(ipt, n_out, 1, stride, 0, + paddle.activation.Linear()) else: return ipt def basicblock(ipt, ch_out, stride): - ch_in = ipt.num_filters + ch_in = ch_out * 2 tmp = conv_bn_layer(ipt, ch_out, 3, stride, 1) - tmp = conv_bn_layer(tmp, ch_out, 3, 1, 1, LinearActivation()) - short = shortcut(ipt, ch_in, ch_out, stride) - return addto_layer(input=[ipt, short], act=ReluActivation()) - -def bottleneck(ipt, ch_out, stride): - ch_in = ipt.num_filter - tmp = conv_bn_layer(ipt, ch_out, 1, stride, 0) - tmp = conv_bn_layer(tmp, ch_out, 3, 1, 1) - tmp = conv_bn_layer(tmp, ch_out * 4, 1, 1, 0, LinearActivation()) + tmp = conv_bn_layer(tmp, ch_out, 3, 1, 1, paddle.activation.Linear()) short = shortcut(ipt, ch_in, ch_out, stride) - return addto_layer(input=[ipt, short], act=ReluActivation()) + return paddle.layer.addto(input=[tmp, short], act=paddle.activation.Relu()) def layer_warp(block_func, ipt, features, count, stride): tmp = block_func(ipt, features, stride) for i in range(1, count): tmp = block_func(tmp, features, 1) return tmp - ``` `resnet_cifar10` 的连接结构主要有以下几个过程。 @@ -392,106 +312,135 @@ def layer_warp(block_func, ipt, features, count, stride): 注意：除过第一层卷积层和最后一层全连接层之外，要求三组 `layer_warp` 总的含参层数能够被6整除，即 `resnet_cifar10` 的 depth 要满足 $(depth - 2) % 6 == 0$ 。 ```python -def resnet_cifar10(ipt, depth=56): +def resnet_cifar10(ipt, depth=32): # depth should be one of 20, 32, 44, 56, 110, 1202 assert (depth - 2) % 6 == 0 n = (depth - 2) / 6 nStages = {16, 64, 128} - conv1 = conv_bn_layer(ipt, - ch_in=3, - ch_out=16, - filter_size=3, - stride=1, - padding=1) + conv1 = conv_bn_layer( + ipt, ch_in=3, ch_out=16, filter_size=3, stride=1, padding=1) res1 = layer_warp(basicblock, conv1, 16, n, 1) res2 = layer_warp(basicblock, res1, 32, n, 2) res3 = layer_warp(basicblock, res2, 64, n, 2) - pool = img_pool_layer(input=res3, - pool_size=8, - stride=1, - pool_type=AvgPooling()) + pool = paddle.layer.img_pool( + input=res3, pool_size=8, stride=1, pool_type=paddle.pooling.Avg()) return pool ``` -## 模型训练 +## 训练模型 -执行脚本 train.sh 进行模型训练， 其中指定配置文件、设备类型、线程个数、总共训练的轮数、模型存储路径等。 +### 定义参数 -``` bash -sh train.sh +首先依据模型配置的`cost`定义模型参数。 + +```python +# Create parameters +parameters = paddle.parameters.create(cost) ``` -脚本 `train.sh` 如下： - -```bash -#cfg=models/resnet.py -cfg=models/vgg.py -output=output -log=train.log - -paddle train \ - --config=$cfg \ - --use_gpu=true \ - --trainer_count=1 \ - --log_period=100 \ - --num_passes=300 \ - --save_dir=$output \ - 2>&1 | tee $log +可以打印参数名字，如果在网络配置中没有指定名字，则默认生成。 + +```python +print parameters.keys() ``` -- `--config=$cfg` : 指定配置文件，默认是 `models/vgg.py`。 -- `--use_gpu=true` : 指定使用GPU训练，若使用CPU，设置为false。 -- `--trainer_count=1` : 指定线程个数或GPU个数。 -- `--log_period=100` : 指定日志打印的batch间隔。 -- `--save_dir=$output` : 指定模型存储路径。 +### 构造训练(Trainer) -一轮训练log示例如下所示，经过1个pass， 训练集上平均error为0.79958 ，测试集上平均error为0.7858 。 +根据网络拓扑结构和模型参数来构造出trainer用来训练，在构造时还需指定优化方法，这里使用最基本的Momentum方法，同时设定了学习率、正则等。 -```text -TrainerInternal.cpp:165] Batch=300 samples=38400 AvgCost=2.07708 CurrentCost=1.96158 Eval: classification_error_evaluator=0.81151 CurrentEval: classification_error_evaluator=0.789297 -TrainerInternal.cpp:181] Pass=0 Batch=391 samples=50000 AvgCost=2.03348 Eval: classification_error_evaluator=0.79958 -Tester.cpp:115] Test samples=10000 cost=1.99246 Eval: classification_error_evaluator=0.7858 +```python +# Create optimizer +momentum_optimizer = paddle.optimizer.Momentum( + momentum=0.9, + regularization=paddle.optimizer.L2Regularization(rate=0.0002 * 128), + learning_rate=0.1 / 128.0, + learning_rate_decay_a=0.1, + learning_rate_decay_b=50000 * 100, + learning_rate_schedule='discexp', + batch_size=128) + +# Create trainer +trainer = paddle.trainer.SGD(cost=cost, + parameters=parameters, + update_equation=momentum_optimizer) ``` -图12是训练的分类错误率曲线图，运行到第200个pass后基本收敛，最终得到测试集上分类错误率为8.54%。 +通过 `learning_rate_decay_a` (简写$a$） 、`learning_rate_decay_b` (简写$b$) 和 `learning_rate_schedule` 指定学习率调整策略，这里采用离散指数的方式调节学习率，计算公式如下， $n$ 代表已经处理过的累计总样本数，$lr_{0}$ 即为 `settings` 里设置的 `learning_rate`。 -

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-图12. CIFAR10数据集上VGG模型的分类错误率 -

+$$ lr = lr_{0} * a^ {\lfloor \frac{n}{ b}\rfloor} $$ -## 模型应用 -在训练完成后，模型会保存在路径 `output/pass-%05d` 下，例如第300个pass的模型会保存在路径 `output/pass-00299`。 可以使用脚本 `classify.py` 对图片进行预测或提取特征，注意该脚本默认使用模型配置为 `models/vgg.py`， +### 训练 +cifar.train10()每次产生一条样本，在完成shuffle和batch之后，作为训练的输入。 -### 预测 +```python +reader=paddle.reader.batch( + paddle.reader.shuffle( + paddle.dataset.cifar.train10(), buf_size=50000), + batch_size=128) +``` -可以按照下面方式预测图片的类别，默认使用GPU预测，如果使用CPU预测，在后面加参数 `-c`即可。 +通过`feeding`来指定每一个数据和`paddle.layer.data`的对应关系。例如: `cifar.train10()`产生数据的第0列对应image层的特征。 -```bash -python classify.py --job=predict --model=output/pass-00299 --data=image/dog.png # -c +```python +feeding={'image': 0, + 'label': 1} ``` -预测结果为： +可以使用`event_handler`回调函数来观察训练过程，或进行测试等, 该回调函数是`trainer.train`函数里设定。 -```text -Label of image/dog.png is: 5 +```python +# End batch and end pass event handler +def event_handler(event): + if isinstance(event, paddle.event.EndIteration): + if event.batch_id % 100 == 0: + print "\nPass %d, Batch %d, Cost %f, %s" % ( + event.pass_id, event.batch_id, event.cost, event.metrics) + else: + sys.stdout.write('.') + sys.stdout.flush() + if isinstance(event, paddle.event.EndPass): + result = trainer.test( + reader=paddle.reader.batch( + paddle.dataset.cifar.test10(), batch_size=128), + reader_dict={'image': 0, + 'label': 1}) + print "\nTest with Pass %d, %s" % (event.pass_id, result.metrics) ``` -### 特征提取 +通过`trainer.train`函数训练: + +```python +trainer.train( + reader=reader, + num_passes=200, + event_handler=event_handler, + feeding=feeding) +``` -可以按照下面方式对图片提取特征，和预测使用方式不同的是指定job类型为extract，并需要指定提取的层。`classify.py` 默认以第一层卷积特征为例提取特征，并画出了类似图13的可视化图。VGG模型的第一层卷积有64个通道，图13展示了每个通道的灰度图。 +一轮训练log示例如下所示，经过1个pass， 训练集上平均error为0.6875 ，测试集上平均error为0.8852 。 -```bash -python classify.py --job=extract --model=output/pass-00299 --data=image/dog.png # -c +```text +Pass 0, Batch 0, Cost 2.473182, {'classification_error_evaluator': 0.9140625} +................................................................................................... +Pass 0, Batch 100, Cost 1.913076, {'classification_error_evaluator': 0.78125} +................................................................................................... +Pass 0, Batch 200, Cost 1.783041, {'classification_error_evaluator': 0.7421875} +................................................................................................... +Pass 0, Batch 300, Cost 1.668833, {'classification_error_evaluator': 0.6875} +.......................................................................................... +Test with Pass 0, {'classification_error_evaluator': 0.885200023651123} ``` +图12是训练的分类错误率曲线图，运行到第200个pass后基本收敛，最终得到测试集上分类错误率为8.54%。 +

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-图13. 卷积特征可视化图 +
+图12. CIFAR10数据集上VGG模型的分类错误率

+ ## 总结 传统图像分类方法由多个阶段构成，框架较为复杂，而端到端的CNN模型结构可一步到位，而且大幅度提升了分类准确率。本文我们首先介绍VGG、GoogleNet、ResNet三个经典的模型；然后基于CIFAR10数据集，介绍如何使用PaddlePaddle配置和训练CNN模型，尤其是VGG和ResNet模型；最后介绍如何使用PaddlePaddle的API接口对图片进行预测和特征提取。对于其他数据集比如ImageNet，配置和训练流程是同样的，大家可以自行进行实验。 diff --git a/image_classification/deprecated/README.md b/image_classification/deprecated/README.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f70b819af68e4b10b756e2daaac60202c71cdc7d --- /dev/null +++ b/image_classification/deprecated/README.md @@ -0,0 +1,545 @@ +图像分类 +======= + +本教程源代码目录在[book/image_classification](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/image_classification)， 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](http://www.paddlepaddle.org/doc_cn/build_and_install/index.html)。 + +## 背景介绍 + +图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息，是人们转递与交换信息的重要来源。在本教程中，我们专注于图像识别领域的一个重要问题，即图像分类。 + +图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题，也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。图像分类在很多领域有广泛应用，包括安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。 + + +一般来说，图像分类通过手工特征或特征学习方法对整个图像进行全部描述，然后使用分类器判别物体类别，因此如何提取图像的特征至关重要。在深度学习算法之前使用较多的是基于词袋(Bag of Words)模型的物体分类方法。词袋方法从自然语言处理中引入，即一句话可以用一个装了词的袋子表示其特征，袋子中的词为句子中的单词、短语或字。对于图像而言，词袋方法需要构建字典。最简单的词袋模型框架可以设计为**底层特征抽取**、**特征编码**、**分类器设计**三个过程。 + +而基于深度学习的图像分类方法，可以通过有监督或无监督的方式**学习**层次化的特征描述，从而取代了手工设计或选择图像特征的工作。深度学习模型中的卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)近年来在图像领域取得了惊人的成绩，CNN直接利用图像像素信息作为输入，最大程度上保留了输入图像的所有信息，通过卷积操作进行特征的提取和高层抽象，模型输出直接是图像识别的结果。这种基于"输入-输出"直接端到端的学习方法取得了非常好的效果，得到了广泛的应用。 + +本教程主要介绍图像分类的深度学习模型，以及如何使用PaddlePaddle训练CNN模型。 + +## 效果展示 + +图像分类包括通用图像分类、细粒度图像分类等。图1展示了通用图像分类效果，即模型可以正确识别图像上的主要物体。 + +

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+图1. 通用图像分类展示 +

+ + +图2展示了细粒度图像分类-花卉识别的效果，要求模型可以正确识别花的类别。 + + +

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+图2. 细粒度图像分类展示 +

+ + +一个好的模型既要对不同类别识别正确，同时也应该能够对不同视角、光照、背景、变形或部分遮挡的图像正确识别(这里我们统一称作图像扰动)。图3展示了一些图像的扰动，较好的模型会像聪明的人类一样能够正确识别。 + +

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+图3. 扰动图片展示[22] +

+ +## 模型概览 + +图像识别领域大量的研究成果都是建立在[PASCAL VOC](http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/)、[ImageNet](http://image-net.org/)等公开的数据集上，很多图像识别算法通常在这些数据集上进行测试和比较。PASCAL VOC是2005年发起的一个视觉挑战赛，ImageNet是2010年发起的大规模视觉识别竞赛(ILSVRC)的数据集，在本章中我们基于这些竞赛的一些论文介绍图像分类模型。 + +在2012年之前的传统图像分类方法可以用背景描述中提到的三步完成，但通常完整建立图像识别模型一般包括底层特征学习、特征编码、空间约束、分类器设计、模型融合等几个阶段。 + 1). **底层特征提取**: 通常从图像中按照固定步长、尺度提取大量局部特征描述。常用的局部特征包括SIFT(Scale-Invariant Feature Transform, 尺度不变特征转换) \[[1](#参考文献)\]、HOG(Histogram of Oriented Gradient, 方向梯度直方图) \[[2](#参考文献)\]、LBP(Local Bianray Pattern, 局部二值模式) \[[3](#参考文献)\] 等，一般也采用多种特征描述子，防止丢失过多的有用信息。 + 2). **特征编码**: 底层特征中包含了大量冗余与噪声，为了提高特征表达的鲁棒性，需要使用一种特征变换算法对底层特征进行编码，称作特征编码。常用的特征编码包括向量量化编码 \[[4](#参考文献)\]、稀疏编码 \[[5](#参考文献)\]、局部线性约束编码 \[[6](#参考文献)\]、Fisher向量编码 \[[7](#参考文献)\] 等。 + 3). **空间特征约束**: 特征编码之后一般会经过空间特征约束，也称作**特征汇聚**。特征汇聚是指在一个空间范围内，对每一维特征取最大值或者平均值，可以获得一定特征不变形的特征表达。金字塔特征匹配是一种常用的特征聚会方法，这种方法提出将图像均匀分块，在分块内做特征汇聚。 + 4). **通过分类器分类**: 经过前面步骤之后一张图像可以用一个固定维度的向量进行描述，接下来就是经过分类器对图像进行分类。通常使用的分类器包括SVM(Support Vector Machine, 支持向量机)、随机森林等。而使用核方法的SVM是最为广泛的分类器，在传统图像分类任务上性能很好。 + +这种方法在PASCAL VOC竞赛中的图像分类算法中被广泛使用 \[[18](#参考文献)\]。[NEC实验室](http://www.nec-labs.com/)在ILSVRC2010中采用SIFT和LBP特征，两个非线性编码器以及SVM分类器获得图像分类的冠军 \[[8](#参考文献)\]。 + +Alex Krizhevsky在2012年ILSVRC提出的CNN模型 \[[9](#参考文献)\] 取得了历史性的突破，效果大幅度超越传统方法，获得了ILSVRC2012冠军，该模型被称作AlexNet。这也是首次将深度学习用于大规模图像分类中。从AlexNet之后，涌现了一系列CNN模型，不断地在ImageNet上刷新成绩，如图4展示。随着模型变得越来越深以及精妙的结构设计，Top-5的错误率也越来越低，降到了3.5%附近。而在同样的ImageNet数据集上，人眼的辨识错误率大概在5.1%，也就是目前的深度学习模型的识别能力已经超过了人眼。 + +

+
+图4. ILSVRC图像分类Top-5错误率 +

+ +### CNN + +传统CNN包含卷积层、全连接层等组件，并采用softmax多类别分类器和多类交叉熵损失函数，一个典型的卷积神经网络如图5所示，我们先介绍用来构造CNN的常见组件。 + +

+
+图5. CNN网络示例[20] +

+ +- 卷积层(convolution layer): 执行卷积操作提取底层到高层的特征，发掘出图片局部关联性质和空间不变性质。 +- 池化层(pooling layer): 执行降采样操作。通过取卷积输出特征图中局部区块的最大值(max-pooling)或者均值(avg-pooling)。降采样也是图像处理中常见的一种操作，可以过滤掉一些不重要的高频信息。 +- 全连接层(fully-connected layer，或者fc layer): 输入层到隐藏层的神经元是全部连接的。 +- 非线性变化: 卷积层、全连接层后面一般都会接非线性变化层，例如Sigmoid、Tanh、ReLu等来增强网络的表达能力，在CNN里最常使用的为ReLu激活函数。 +- Dropout \[[10](#参考文献)\] : 在模型训练阶段随机让一些隐层节点权重不工作，提高网络的泛化能力，一定程度上防止过拟合。 + +另外，在训练过程中由于每层参数不断更新，会导致下一次输入分布发生变化，这样导致训练过程需要精心设计超参数。如2015年Sergey Ioffe和Christian Szegedy提出了Batch Normalization (BN)算法 \[[14](#参考文献)\] 中，每个batch对网络中的每一层特征都做归一化，使得每层分布相对稳定。BN算法不仅起到一定的正则作用，而且弱化了一些超参数的设计。经过实验证明，BN算法加速了模型收敛过程，在后来较深的模型中被广泛使用。 + +接下来我们主要介绍VGG，GoogleNet和ResNet网络结构。 + +### VGG + +牛津大学VGG(Visual Geometry Group)组在2014年ILSVRC提出的模型被称作VGG模型 \[[11](#参考文献)\] 。该模型相比以往模型进一步加宽和加深了网络结构，它的核心是五组卷积操作，每两组之间做Max-Pooling空间降维。同一组内采用多次连续的3X3卷积，卷积核的数目由较浅组的64增多到最深组的512，同一组内的卷积核数目是一样的。卷积之后接两层全连接层，之后是分类层。由于每组内卷积层的不同，有11、13、16、19层这几种模型，下图展示一个16层的网络结构。VGG模型结构相对简洁，提出之后也有很多文章基于此模型进行研究，如在ImageNet上首次公开超过人眼识别的模型\[[19](#参考文献)\]就是借鉴VGG模型的结构。 + +

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+图6. 基于ImageNet的VGG16模型 +

+ +### GoogleNet + +GoogleNet \[[12](#参考文献)\] 在2014年ILSVRC的获得了冠军，在介绍该模型之前我们先来了解NIN(Network in Network)模型 \[[13](#参考文献)\] 和Inception模块，因为GoogleNet模型由多组Inception模块组成，模型设计借鉴了NIN的一些思想。 + +NIN模型主要有两个特点：1) 引入了多层感知卷积网络(Multi-Layer Perceptron Convolution, MLPconv)代替一层线性卷积网络。MLPconv是一个微小的多层卷积网络，即在线性卷积后面增加若干层1x1的卷积，这样可以提取出高度非线性特征。2) 传统的CNN最后几层一般都是全连接层，参数较多。而NIN模型设计最后一层卷积层包含类别维度大小的特征图，然后采用全局均值池化(Avg-Pooling)替代全连接层，得到类别维度大小的向量，再进行分类。这种替代全连接层的方式有利于减少参数。 + +Inception模块如下图7所示，图(a)是最简单的设计，输出是3个卷积层和一个池化层的特征拼接。这种设计的缺点是池化层不会改变特征通道数，拼接后会导致特征的通道数较大，经过几层这样的模块堆积后，通道数会越来越大，导致参数和计算量也随之增大。为了改善这个缺点，图(b)引入3个1x1卷积层进行降维，所谓的降维就是减少通道数，同时如NIN模型中提到的1x1卷积也可以修正线性特征。 + +

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+图7. Inception模块 +

+ +GoogleNet由多组Inception模块堆积而成。另外，在网络最后也没有采用传统的多层全连接层，而是像NIN网络一样采用了均值池化层；但与NIN不同的是，池化层后面接了一层到类别数映射的全连接层。除了这两个特点之外，由于网络中间层特征也很有判别性，GoogleNet在中间层添加了两个辅助分类器，在后向传播中增强梯度并且增强正则化，而整个网络的损失函数是这个三个分类器的损失加权求和。 + +GoogleNet整体网络结构如图8所示，总共22层网络：开始由3层普通的卷积组成；接下来由三组子网络组成，第一组子网络包含2个Inception模块，第二组包含5个Inception模块，第三组包含2个Inception模块；然后接均值池化层、全连接层。 + +

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+图8. GoogleNet[12] +

+ + +上面介绍的是GoogleNet第一版模型(称作GoogleNet-v1)。GoogleNet-v2 \[[14](#参考文献)\] 引入BN层；GoogleNet-v3 \[[16](#参考文献)\] 对一些卷积层做了分解，进一步提高网络非线性能力和加深网络；GoogleNet-v4 \[[17](#参考文献)\] 引入下面要讲的ResNet设计思路。从v1到v4每一版的改进都会带来准确度的提升，介于篇幅，这里不再详细介绍v2到v4的结构。 + + +### ResNet + +ResNet(Residual Network) \[[15](#参考文献)\] 是2015年ImageNet图像分类、图像物体定位和图像物体检测比赛的冠军。针对训练卷积神经网络时加深网络导致准确度下降的问题，ResNet提出了采用残差学习。在已有设计思路(BN, 小卷积核，全卷积网络)的基础上，引入了残差模块。每个残差模块包含两条路径，其中一条路径是输入特征的直连通路，另一条路径对该特征做两到三次卷积操作得到该特征的残差，最后再将两条路径上的特征相加。 + +残差模块如图9所示，左边是基本模块连接方式，由两个输出通道数相同的3x3卷积组成。右边是瓶颈模块(Bottleneck)连接方式，之所以称为瓶颈，是因为上面的1x1卷积用来降维(图示例即256->64)，下面的1x1卷积用来升维(图示例即64->256)，这样中间3x3卷积的输入和输出通道数都较小(图示例即64->64)。 + +

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+图9. 残差模块 +

+ +图10展示了50、101、152层网络连接示意图，使用的是瓶颈模块。这三个模型的区别在于每组中残差模块的重复次数不同(见图右上角)。ResNet训练收敛较快，成功的训练了上百乃至近千层的卷积神经网络。 + +

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+图10. 基于ImageNet的ResNet模型 +

+ + +## 数据准备 + +### 数据介绍与下载 + +通用图像分类公开的标准数据集常用的有[CIFAR]()数据集。CIFAR10数据集包含60,000张32x32的彩色图片，10个类别，每个类包含6,000张。其中50,000张图片作为训练集，10000张作为测试集。图11从每个类别中随机抽取了10张图片，展示了所有的类别。 + +

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+图11. CIFAR10数据集[21] +

+ +下面命令用于下载数据和基于训练集计算图像均值，在网络输入前，基于该均值对输入数据做预处理。 + +```bash +./data/get_data.sh +``` + +### 数据提供给PaddlePaddle + +我们使用Python接口传递数据给系统，下面 `dataprovider.py` 针对CIFAR10数据给出了完整示例。 + +- `initializer` 函数进行dataprovider的初始化，这里加载图像的均值，定义了输入image和label两个字段的类型。 + +- `process` 函数将数据逐条传输给系统，在图像分类任务里，可以在该函数中完成数据扰动操作，再传输给PaddlePaddle。这里对训练集做随机左右翻转，并将原始图片减去均值后传输给系统。 + + +```python +import numpy as np +import cPickle +from paddle.trainer.PyDataProvider2 import * + +def initializer(settings, mean_path, is_train, **kwargs): + settings.is_train = is_train + settings.input_size = 3 * 32 * 32 + settings.mean = np.load(mean_path)['mean'] + settings.input_types = { + 'image': dense_vector(settings.input_size), + 'label': integer_value(10) + } + + +@provider(init_hook=initializer, cache=CacheType.CACHE_PASS_IN_MEM) +def process(settings, file_list): + with open(file_list, 'r') as fdata: + for fname in fdata: + fo = open(fname.strip(), 'rb') + batch = cPickle.load(fo) + fo.close() + images = batch['data'] + labels = batch['labels'] + for im, lab in zip(images, labels): + if settings.is_train and np.random.randint(2): + im = im[:,:,::-1] + im = im - settings.mean + yield { + 'image': im.astype('float32'), + 'label': int(lab) + } +``` + +## 模型配置说明 + +### 数据定义 + +在模型配置中，定义通过 `define_py_data_sources2` 函数从 dataprovider 中读入数据， 其中 args 指定均值文件的路径。如果该配置文件用于预测，则不需要数据定义部分。 + +```python +from paddle.trainer_config_helpers import * + +is_predict = get_config_arg("is_predict", bool, False) +if not is_predict: + define_py_data_sources2( + train_list='data/train.list', + test_list='data/test.list', + module='dataprovider', + obj='process', + args={'mean_path': 'data/mean.meta'}) +``` + +### 算法配置 + +在模型配置中，通过 `settings` 设置训练使用的优化算法，并指定batch size 、初始学习率、momentum以及L2正则。 + +```python +settings( + batch_size=128, + learning_rate=0.1 / 128.0, + learning_rate_decay_a=0.1, + learning_rate_decay_b=50000 * 100, + learning_rate_schedule='discexp', + learning_method=MomentumOptimizer(0.9), + regularization=L2Regularization(0.0005 * 128),) +``` + +通过 `learning_rate_decay_a` (简写$a$） 、`learning_rate_decay_b` (简写$b$) 和 `learning_rate_schedule` 指定学习率调整策略，这里采用离散指数的方式调节学习率，计算公式如下， $n$ 代表已经处理过的累计总样本数，$lr_{0}$ 即为 `settings` 里设置的 `learning_rate`。 + +$$ lr = lr_{0} * a^ {\lfloor \frac{n}{ b}\rfloor} $$ + +### 模型结构 + +本教程中我们提供了VGG和ResNet两个模型的配置。 + +#### VGG + +首先介绍VGG模型结构，由于CIFAR10图片大小和数量相比ImageNet数据小很多，因此这里的模型针对CIFAR10数据做了一定的适配。卷积部分引入了BN和Dropout操作。 + +1. 定义数据输入及其维度 + + 网络输入定义为 `data_layer` (数据层)，在图像分类中即为图像像素信息。CIFRAR10是RGB 3通道32x32大小的彩色图，因此输入数据大小为3072(3x32x32)，类别大小为10，即10分类。 + + ```python + datadim = 3 * 32 * 32 + classdim = 10 + data = data_layer(name='image', size=datadim) + ``` + +2. 定义VGG网络核心模块 + + ```python + net = vgg_bn_drop(data) + ``` + VGG核心模块的输入是数据层，`vgg_bn_drop` 定义了16层VGG结构，每层卷积后面引入BN层和Dropout层，详细的定义如下： + + ```python + def vgg_bn_drop(input, num_channels): + def conv_block(ipt, num_filter, groups, dropouts, num_channels_=None): + return img_conv_group( + input=ipt, + num_channels=num_channels_, + pool_size=2, + pool_stride=2, + conv_num_filter=[num_filter] * groups, + conv_filter_size=3, + conv_act=ReluActivation(), + conv_with_batchnorm=True, + conv_batchnorm_drop_rate=dropouts, + pool_type=MaxPooling()) + + conv1 = conv_block(input, 64, 2, [0.3, 0], 3) + conv2 = conv_block(conv1, 128, 2, [0.4, 0]) + conv3 = conv_block(conv2, 256, 3, [0.4, 0.4, 0]) + conv4 = conv_block(conv3, 512, 3, [0.4, 0.4, 0]) + conv5 = conv_block(conv4, 512, 3, [0.4, 0.4, 0]) + + drop = dropout_layer(input=conv5, dropout_rate=0.5) + fc1 = fc_layer(input=drop, size=512, act=LinearActivation()) + bn = batch_norm_layer( + input=fc1, act=ReluActivation(), layer_attr=ExtraAttr(drop_rate=0.5)) + fc2 = fc_layer(input=bn, size=512, act=LinearActivation()) + return fc2 + + ``` + + 2.1. 首先定义了一组卷积网络，即conv_block。卷积核大小为3x3，池化窗口大小为2x2，窗口滑动大小为2，groups决定每组VGG模块是几次连续的卷积操作，dropouts指定Dropout操作的概率。所使用的`img_conv_group`是在`paddle.trainer_config_helpers`中预定义的模块，由若干组 `Conv->BN->ReLu->Dropout` 和 一组 `Pooling` 组成， + + 2.2. 五组卷积操作，即 5个conv_block。 第一、二组采用两次连续的卷积操作。第三、四、五组采用三次连续的卷积操作。每组最后一个卷积后面Dropout概率为0，即不使用Dropout操作。 + + 2.3. 最后接两层512维的全连接。 + +3. 定义分类器 + + 通过上面VGG网络提取高层特征，然后经过全连接层映射到类别维度大小的向量，再通过Softmax归一化得到每个类别的概率，也可称作分类器。 + + ```python + out = fc_layer(input=net, size=class_num, act=SoftmaxActivation()) + ``` + +4. 定义损失函数和网络输出 + + 在有监督训练中需要输入图像对应的类别信息，同样通过`data_layer`来定义。训练中采用多类交叉熵作为损失函数，并作为网络的输出，预测阶段定义网络的输出为分类器得到的概率信息。 + + ```python + if not is_predict: + lbl = data_layer(name="label", size=class_num) + cost = classification_cost(input=out, label=lbl) + outputs(cost) + else: + outputs(out) + ``` + +### ResNet + +ResNet模型的第1、3、4步和VGG模型相同，这里不再介绍。主要介绍第2步即CIFAR10数据集上ResNet核心模块。 + +```python +net = resnet_cifar10(data, depth=56) +``` + +先介绍`resnet_cifar10`中的一些基本函数，再介绍网络连接过程。 + + - `conv_bn_layer` : 带BN的卷积层。 + - `shortcut` : 残差模块的"直连"路径，"直连"实际分两种形式：残差模块输入和输出特征通道数不等时，采用1x1卷积的升维操作；残差模块输入和输出通道相等时，采用直连操作。 + - `basicblock` : 一个基础残差模块，即图9左边所示，由两组3x3卷积组成的路径和一条"直连"路径组成。 + - `bottleneck` : 一个瓶颈残差模块，即图9右边所示，由上下1x1卷积和中间3x3卷积组成的路径和一条"直连"路径组成。 + - `layer_warp` : 一组残差模块，由若干个残差模块堆积而成。每组中第一个残差模块滑动窗口大小与其他可以不同，以用来减少特征图在垂直和水平方向的大小。 + +```python +def conv_bn_layer(input, + ch_out, + filter_size, + stride, + padding, + active_type=ReluActivation(), + ch_in=None): + tmp = img_conv_layer( + input=input, + filter_size=filter_size, + num_channels=ch_in, + num_filters=ch_out, + stride=stride, + padding=padding, + act=LinearActivation(), + bias_attr=False) + return batch_norm_layer(input=tmp, act=active_type) + + +def shortcut(ipt, n_in, n_out, stride): + if n_in != n_out: + return conv_bn_layer(ipt, n_out, 1, stride, 0, LinearActivation()) + else: + return ipt + +def basicblock(ipt, ch_out, stride): + ch_in = ipt.num_filters + tmp = conv_bn_layer(ipt, ch_out, 3, stride, 1) + tmp = conv_bn_layer(tmp, ch_out, 3, 1, 1, LinearActivation()) + short = shortcut(ipt, ch_in, ch_out, stride) + return addto_layer(input=[ipt, short], act=ReluActivation()) + +def bottleneck(ipt, ch_out, stride): + ch_in = ipt.num_filter + tmp = conv_bn_layer(ipt, ch_out, 1, stride, 0) + tmp = conv_bn_layer(tmp, ch_out, 3, 1, 1) + tmp = conv_bn_layer(tmp, ch_out * 4, 1, 1, 0, LinearActivation()) + short = shortcut(ipt, ch_in, ch_out, stride) + return addto_layer(input=[ipt, short], act=ReluActivation()) + +def layer_warp(block_func, ipt, features, count, stride): + tmp = block_func(ipt, features, stride) + for i in range(1, count): + tmp = block_func(tmp, features, 1) + return tmp + +``` + +`resnet_cifar10` 的连接结构主要有以下几个过程。 + +1. 底层输入连接一层 `conv_bn_layer`，即带BN的卷积层。 +2. 然后连接3组残差模块即下面配置3组 `layer_warp` ，每组采用图 10 左边残差模块组成。 +3. 最后对网络做均值池化并返回该层。 + +注意：除过第一层卷积层和最后一层全连接层之外，要求三组 `layer_warp` 总的含参层数能够被6整除，即 `resnet_cifar10` 的 depth 要满足 $(depth - 2) % 6 == 0$ 。 + +```python +def resnet_cifar10(ipt, depth=56): + # depth should be one of 20, 32, 44, 56, 110, 1202 + assert (depth - 2) % 6 == 0 + n = (depth - 2) / 6 + nStages = {16, 64, 128} + conv1 = conv_bn_layer(ipt, + ch_in=3, + ch_out=16, + filter_size=3, + stride=1, + padding=1) + res1 = layer_warp(basicblock, conv1, 16, n, 1) + res2 = layer_warp(basicblock, res1, 32, n, 2) + res3 = layer_warp(basicblock, res2, 64, n, 2) + pool = img_pool_layer(input=res3, + pool_size=8, + stride=1, + pool_type=AvgPooling()) + return pool +``` + +## 模型训练 + +执行脚本 train.sh 进行模型训练， 其中指定配置文件、设备类型、线程个数、总共训练的轮数、模型存储路径等。 + +``` bash +sh train.sh +``` + +脚本 `train.sh` 如下： + +```bash +#cfg=models/resnet.py +cfg=models/vgg.py +output=output +log=train.log + +paddle train \ + --config=$cfg \ + --use_gpu=true \ + --trainer_count=1 \ + --log_period=100 \ + --num_passes=300 \ + --save_dir=$output \ + 2>&1 | tee $log +``` + +- `--config=$cfg` : 指定配置文件，默认是 `models/vgg.py`。 +- `--use_gpu=true` : 指定使用GPU训练，若使用CPU，设置为false。 +- `--trainer_count=1` : 指定线程个数或GPU个数。 +- `--log_period=100` : 指定日志打印的batch间隔。 +- `--save_dir=$output` : 指定模型存储路径。 + +一轮训练log示例如下所示，经过1个pass， 训练集上平均error为0.79958 ，测试集上平均error为0.7858 。 + +```text +TrainerInternal.cpp:165] Batch=300 samples=38400 AvgCost=2.07708 CurrentCost=1.96158 Eval: classification_error_evaluator=0.81151 CurrentEval: classification_error_evaluator=0.789297 +TrainerInternal.cpp:181] Pass=0 Batch=391 samples=50000 AvgCost=2.03348 Eval: classification_error_evaluator=0.79958 +Tester.cpp:115] Test samples=10000 cost=1.99246 Eval: classification_error_evaluator=0.7858 +``` + +图12是训练的分类错误率曲线图，运行到第200个pass后基本收敛，最终得到测试集上分类错误率为8.54%。 + +

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+图12. CIFAR10数据集上VGG模型的分类错误率 +

+ +## 模型应用 + +在训练完成后，模型会保存在路径 `output/pass-%05d` 下，例如第300个pass的模型会保存在路径 `output/pass-00299`。 可以使用脚本 `classify.py` 对图片进行预测或提取特征，注意该脚本默认使用模型配置为 `models/vgg.py`， + + +### 预测 + +可以按照下面方式预测图片的类别，默认使用GPU预测，如果使用CPU预测，在后面加参数 `-c`即可。 + +```bash +python classify.py --job=predict --model=output/pass-00299 --data=image/dog.png # -c +``` + +预测结果为： + +```text +Label of image/dog.png is: 5 +``` + +### 特征提取 + +可以按照下面方式对图片提取特征，和预测使用方式不同的是指定job类型为extract，并需要指定提取的层。`classify.py` 默认以第一层卷积特征为例提取特征，并画出了类似图13的可视化图。VGG模型的第一层卷积有64个通道，图13展示了每个通道的灰度图。 + +```bash +python classify.py --job=extract --model=output/pass-00299 --data=image/dog.png # -c +``` + +

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+图13. 卷积特征可视化图 +

+ +## 总结 + +传统图像分类方法由多个阶段构成，框架较为复杂，而端到端的CNN模型结构可一步到位，而且大幅度提升了分类准确率。本文我们首先介绍VGG、GoogleNet、ResNet三个经典的模型；然后基于CIFAR10数据集，介绍如何使用PaddlePaddle配置和训练CNN模型，尤其是VGG和ResNet模型；最后介绍如何使用PaddlePaddle的API接口对图片进行预测和特征提取。对于其他数据集比如ImageNet，配置和训练流程是同样的，大家可以自行进行实验。 + + +## 参考文献 + +[1] D. G. Lowe, [Distinctive image features from scale-invariant keypoints](http://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/ijcv04.pdf). IJCV, 60(2):91-110, 2004. + +[2] N. Dalal, B. Triggs, [Histograms of Oriented Gradients for Human Detection](http://vision.stanford.edu/teaching/cs231b_spring1213/papers/CVPR05_DalalTriggs.pdf), Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. + +[3] Ahonen, T., Hadid, A., and Pietikinen, M. (2006). [Face description with local binary patterns: Application to face recognition](http://ieeexplore.ieee.org/document/1717463/). PAMI, 28. + +[4] J. Sivic, A. Zisserman, [Video Google: A Text Retrieval Approach to Object Matching in Videos](http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/publications/papers/sivic03.pdf), Proc. Ninth Int'l Conf. Computer Vision, pp. 1470-1478, 2003. + +[5] B. Olshausen, D. Field, [Sparse Coding with an Overcomplete Basis Set: A Strategy Employed by V1?](http://redwood.psych.cornell.edu/papers/olshausen_field_1997.pdf), Vision Research, vol. 37, pp. 3311-3325, 1997. + +[6] Wang, J., Yang, J., Yu, K., Lv, F., Huang, T., and Gong, Y. (2010). [Locality-constrained Linear Coding for image classification](http://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5540018/). In CVPR. + +[7] Perronnin, F., Sánchez, J., & Mensink, T. (2010). [Improving the fisher kernel for large-scale image classification](http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1888101). In ECCV (4). + +[8] Lin, Y., Lv, F., Cao, L., Zhu, S., Yang, M., Cour, T., Yu, K., and Huang, T. (2011). [Large-scale image clas- sification: Fast feature extraction and SVM training](http://ieeexplore.ieee.org/document/5995477/). In CVPR. + +[9] Krizhevsky, A., Sutskever, I., and Hinton, G. (2012). [ImageNet classification with deep convolutional neu- ral networks](http://www.cs.toronto.edu/~kriz/imagenet_classification_with_deep_convolutional.pdf). In NIPS. + +[10] G.E. Hinton, N. Srivastava, A. Krizhevsky, I. Sutskever, and R.R. Salakhutdinov. [Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors](https://arxiv.org/abs/1207.0580). arXiv preprint arXiv:1207.0580, 2012. + +[11] K. Chatfield, K. Simonyan, A. Vedaldi, A. Zisserman. [Return of the Devil in the Details: Delving Deep into Convolutional Nets](https://arxiv.org/abs/1405.3531). BMVC, 2014。 + +[12] Szegedy, C., Liu, W., Jia, Y., Sermanet, P., Reed, S., Anguelov, D., Erhan, D., Vanhoucke, V., Rabinovich, A., [Going deeper with convolutions](https://arxiv.org/abs/1409.4842). In: CVPR. (2015) + +[13] Lin, M., Chen, Q., and Yan, S. [Network in network](https://arxiv.org/abs/1312.4400). In Proc. ICLR, 2014. + +[14] S. Ioffe and C. Szegedy. [Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift](https://arxiv.org/abs/1502.03167). In ICML, 2015. + +[15] K. He, X. Zhang, S. Ren, J. Sun. [Deep Residual Learning for Image Recognition](https://arxiv.org/abs/1512.03385). CVPR 2016. + +[16] Szegedy, C., Vanhoucke, V., Ioffe, S., Shlens, J., Wojna, Z. [Rethinking the incep-tion architecture for computer vision](https://arxiv.org/abs/1512.00567). In: CVPR. (2016). + +[17] Szegedy, C., Ioffe, S., Vanhoucke, V. [Inception-v4, inception-resnet and the impact of residual connections on learning](https://arxiv.org/abs/1602.07261). arXiv:1602.07261 (2016). + +[18] Everingham, M., Eslami, S. M. A., Van Gool, L., Williams, C. K. I., Winn, J. and Zisserman, A. [The Pascal Visual Object Classes Challenge: A Retrospective]((http://link.springer.com/article/10.1007/s11263-014-0733-5)). International Journal of Computer Vision, 111(1), 98-136, 2015. + +[19] He, K., Zhang, X., Ren, S., and Sun, J. [Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification](https://arxiv.org/abs/1502.01852). ArXiv e-prints, February 2015. + +[20] http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html + +[21] https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html + +[22] http://cs231n.github.io/classification/ + +
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All Rights Reserved +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. + +import paddle.v2 as paddle + +__all__ = ['resnet_cifar10'] + + +def conv_bn_layer(input, + ch_out, + filter_size, + stride, + padding, + active_type=paddle.activation.Relu(), + ch_in=None): + tmp = paddle.layer.img_conv( + input=input, + filter_size=filter_size, + num_channels=ch_in, + num_filters=ch_out, + stride=stride, + padding=padding, + act=paddle.activation.Linear(), + bias_attr=False) + return paddle.layer.batch_norm(input=tmp, act=active_type) + + +def shortcut(ipt, n_in, n_out, stride): + if n_in != n_out: + return conv_bn_layer(ipt, n_out, 1, stride, 0, + paddle.activation.Linear()) + else: + return ipt + + +def basicblock(ipt, ch_out, stride): + ch_in = ch_out * 2 + tmp = conv_bn_layer(ipt, ch_out, 3, stride, 1) + tmp = conv_bn_layer(tmp, ch_out, 3, 1, 1, paddle.activation.Linear()) + short = shortcut(ipt, ch_in, ch_out, stride) + return paddle.layer.addto(input=[tmp, short], act=paddle.activation.Relu()) + + +def layer_warp(block_func, ipt, features, count, stride): + tmp = block_func(ipt, features, stride) + for i in range(1, count): + tmp = block_func(tmp, features, 1) + return tmp + + +def resnet_cifar10(ipt, depth=32): + # depth should be one of 20, 32, 44, 56, 110, 1202 + assert (depth - 2) % 6 == 0 + n = (depth - 2) / 6 + nStages = {16, 64, 128} + conv1 = conv_bn_layer( + ipt, ch_in=3, ch_out=16, filter_size=3, stride=1, padding=1) + res1 = layer_warp(basicblock, conv1, 16, n, 1) + res2 = layer_warp(basicblock, res1, 32, n, 2) + res3 = layer_warp(basicblock, res2, 64, n, 2) + pool = paddle.layer.img_pool( + input=res3, pool_size=8, stride=1, pool_type=paddle.pooling.Avg()) + return pool diff --git a/image_classification/train.py b/image_classification/train.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..743b10a50a389b9024a1236d97e1b31157e24896 --- /dev/null +++ b/image_classification/train.py @@ -0,0 +1,93 @@ +# Copyright (c) 2016 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License + +import sys + +import paddle.v2 as paddle + +from vgg import vgg_bn_drop +from resnet import resnet_cifar10 + + +def main(): + datadim = 3 * 32 * 32 + classdim = 10 + + # PaddlePaddle init + paddle.init(use_gpu=False, trainer_count=1) + + image = paddle.layer.data( + name="image", type=paddle.data_type.dense_vector(datadim)) + + # Add neural network config + # option 1. resnet + # net = resnet_cifar10(image, depth=32) + # option 2. vgg + net = vgg_bn_drop(image) + + out = paddle.layer.fc(input=net, + size=classdim, + act=paddle.activation.Softmax()) + + lbl = paddle.layer.data( + name="label", type=paddle.data_type.integer_value(classdim)) + cost = paddle.layer.classification_cost(input=out, label=lbl) + + # Create parameters + parameters = paddle.parameters.create(cost) + + # Create optimizer + momentum_optimizer = paddle.optimizer.Momentum( + momentum=0.9, + regularization=paddle.optimizer.L2Regularization(rate=0.0002 * 128), + learning_rate=0.1 / 128.0, + learning_rate_decay_a=0.1, + learning_rate_decay_b=50000 * 100, + learning_rate_schedule='discexp', + batch_size=128) + + # End batch and end pass event handler + def event_handler(event): + if isinstance(event, paddle.event.EndIteration): + if event.batch_id % 100 == 0: + print "\nPass %d, Batch %d, Cost %f, %s" % ( + event.pass_id, event.batch_id, event.cost, event.metrics) + else: + sys.stdout.write('.') + sys.stdout.flush() + if isinstance(event, paddle.event.EndPass): + result = trainer.test( + reader=paddle.batch( + paddle.dataset.cifar.test10(), batch_size=128), + feeding={'image': 0, + 'label': 1}) + print "\nTest with Pass %d, %s" % (event.pass_id, result.metrics) + + # Create trainer + trainer = paddle.trainer.SGD(cost=cost, + parameters=parameters, + update_equation=momentum_optimizer) + trainer.train( + reader=paddle.batch( + paddle.reader.shuffle( + paddle.dataset.cifar.train10(), buf_size=50000), + batch_size=128), + num_passes=200, + event_handler=event_handler, + feeding={'image': 0, + 'label': 1}) + + +if __name__ == '__main__': + main() diff --git a/image_classification/vgg.py b/image_classification/vgg.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1e0e6b93adde30425f17aa9cd07542275f4fec37 --- /dev/null +++ b/image_classification/vgg.py @@ -0,0 +1,47 @@ +# Copyright (c) 2016 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. + +import paddle.v2 as paddle + +__all__ = ['vgg_bn_drop'] + + +def vgg_bn_drop(input): + def conv_block(ipt, num_filter, groups, dropouts, num_channels=None): + return paddle.networks.img_conv_group( + input=ipt, + num_channels=num_channels, + pool_size=2, + pool_stride=2, + conv_num_filter=[num_filter] * groups, + conv_filter_size=3, + conv_act=paddle.activation.Relu(), + conv_with_batchnorm=True, + conv_batchnorm_drop_rate=dropouts, + pool_type=paddle.pooling.Max()) + + conv1 = conv_block(input, 64, 2, [0.3, 0], 3) + conv2 = conv_block(conv1, 128, 2, [0.4, 0]) + conv3 = conv_block(conv2, 256, 3, [0.4, 0.4, 0]) + conv4 = conv_block(conv3, 512, 3, [0.4, 0.4, 0]) + conv5 = conv_block(conv4, 512, 3, [0.4, 0.4, 0]) + + drop = paddle.layer.dropout(input=conv5, dropout_rate=0.5) + fc1 = paddle.layer.fc(input=drop, size=512, act=paddle.activation.Linear()) + bn = paddle.layer.batch_norm( + input=fc1, + act=paddle.activation.Relu(), + layer_attr=paddle.attr.Extra(drop_rate=0.5)) + fc2 = paddle.layer.fc(input=bn, size=512, act=paddle.activation.Linear()) + return fc2