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image_classification/README.md

@@ -136,8 +136,6 @@ 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](<https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html)、[ImageNet](http://image-net.org/)、[COCO](http://mscoco.org/)等，常用的细粒度图像分类数据集包括[CUB-200-2011](http://www.vision.caltech.edu/visipedia/CUB-200-2011.html)、[Stanford Dog](http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/)、[Oxford-flowers](http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/)等。其中ImageNet数据集规模相对较大，如[模型概览](#模型概览)一章所讲，大量研究成果基于ImageNet。ImageNet数据从2010年来稍有变化，常用的是ImageNet-2012数据集，该数据集包含1000个类别：训练集包含1,281,167张图片，每个类别数据732至1300张不等，验证集包含50,000张图片，平均每个类别50张图片。
 
 由于ImageNet数据集较大，下载和训练较慢，为了方便大家学习，我们使用[CIFAR10](<https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html>)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。
@@ -147,95 +145,26 @@ ResNet(Residual Network) \[[15](#参考文献)\] 是2015年ImageNet图像分类
 图11. CIFAR10数据集[21]
 </p>
 
-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。
-
+Paddle API提供了自动加载cifar数据集模块 `paddle.dataset.cifar`。
 
-```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)
-                }
-```
+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。
 
-## 模型配置说明
+### 模型结构
 
-### 数据定义
+#### Paddle 初始化
 
-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。
+通过 `paddle.init`，初始化Paddle是否使用GPU，trainer的数目等等。
 
 ```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'})
-```
+import sys
+import paddle.v2 as paddle
+from vgg import vgg_bn_drop
+from resnet import resnet_cifar10
 
-### 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),)
+# PaddlePaddle init
+paddle.init(use_gpu=True)
 ```
 
-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
@@ -249,30 +178,32 @@ $$  lr = lr_{0} * a^ {\lfloor \frac{n}{ b}\rfloor} $$
 	```python
     datadim = 3 * 32 * 32
     classdim = 10
-	data = data_layer(name='image', size=datadim)
+
+    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(
+    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_,
+                num_channels=num_channels,
                 pool_size=2,
                 pool_stride=2,
                 conv_num_filter=[num_filter] * groups,
                 conv_filter_size=3,
-	            conv_act=ReluActivation(),
+                conv_act=paddle.activation.Relu(),
                 conv_with_batchnorm=True,
                 conv_batchnorm_drop_rate=dropouts,
-	            pool_type=MaxPooling())
+                pool_type=paddle.pooling.Max())
 
         conv1 = conv_block(input, 64, 2, [0.3, 0], 3)
         conv2 = conv_block(conv1, 128, 2, [0.4, 0])
@@ -280,13 +211,14 @@ $$  lr = lr_{0} * a^ {\lfloor \frac{n}{ b}\rfloor} $$
         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())
+        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，
@@ -300,20 +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
@@ -338,47 +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。
@@ -390,65 +312,90 @@ 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
+### 优化算法
 
-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。
+通过 `paddle.optimizer`模块设置训练的优化算法，并指定batch size 、初始学习率、momentum以及L2正则。
 
-``` bash
-sh train.sh
+```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)
 ```
 
-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 $log
+通过 `learning_rate_decay_a` (简写$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`。
+
+$$  lr = lr_{0} * a^ {\lfloor \frac{n}{ b}\rfloor} $$
+
+
+## 模型训练
+
+```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.batched(
+                paddle.dataset.cifar.test10(), batch_size=128),
+            reader_dict={'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.reader.batched(
+        paddle.reader.shuffle(
+            paddle.dataset.cifar.train10(), buf_size=50000),
+        batch_size=128),
+    num_passes=200,
+    event_handler=event_handler,
+    reader_dict={'image': 0,
+                 'label': 1})
 ```
 
-- `--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 。
+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 。
 
 ```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
+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%。
@@ -458,37 +405,6 @@ Tester.cpp:115]  Test samples=10000 cost=1.99246 Eval: classification_error_eval
 图12. CIFAR10数据集上VGG模型的分类错误率
 </p>
 
-## 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
-```
-
-<p align="center">
-<img src="image/fea_conv0.png" width="500"><br/>
-图13. 卷积特征可视化图 
-</p>
 
 ## 总结
 

image_classification/deprecated/README.md

+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。
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+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。
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+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。
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+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。
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+## 效果展示
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+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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+<p align="center">
+<img src="image/dog_cat.png "  width="350" ><br/>
+图1. 通用图像分类展示
+</p>
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+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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+<p align="center">
+<img src="image/flowers.png" width="400" ><br/>
+图2. 细粒度图像分类展示
+</p>
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+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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+<p align="center">
+<img src="image/variations.png" width="550" ><br/>
+图3. 扰动图片展示[22]
+</p>
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+## 模型概览
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+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。
+
+<p align="center">
+<img src="image/ilsvrc.png" width="500" ><br/>
+图4. ILSVRC图像分类Top-5错误率
+</p>
+
+### 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。
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+<p align="center">
+<img src="image/lenet.png"><br/>
+图5. CNN网络示例[20] 
+</p> 
+
+- 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。
+
+<p align="center">
+<img src="image/vgg16.png" width="750" ><br/>
+图6. 基于ImageNet的VGG16模型
+</p>
+
+### GoogleNet
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+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。
+
+<p align="center">
+<img src="image/inception.png" width="800" ><br/>
+图7. Inception模块
+</p>
+
+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。
+
+<p align="center">
+<img src="image/googlenet.jpeg" ><br/>
+图8. GoogleNet[12] 
+</p>
+
+
+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)。
+
+<p align="center">
+<img src="image/resnet_block.jpg" width="400"><br/>
+图9. 残差模块
+</p>
+
+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。
+
+<p align="center">
+<img src="image/resnet.png"><br/>
+图10. 基于ImageNet的ResNet模型
+</p>
+
+
+## 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](<https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html)、[ImageNet](http://image-net.org/)、[COCO](http://mscoco.org/)等，常用的细粒度图像分类数据集包括[CUB-200-2011](http://www.vision.caltech.edu/visipedia/CUB-200-2011.html)、[Stanford Dog](http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/)、[Oxford-flowers](http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/)等。其中ImageNet数据集规模相对较大，如[模型概览](#模型概览)一章所讲，大量研究成果基于ImageNet。ImageNet数据从2010年来稍有变化，常用的是ImageNet-2012数据集，该数据集包含1000个类别：训练集包含1,281,167张图片，每个类别数据732至1300张不等，验证集包含50,000张图片，平均每个类别50张图片。
+
+由于ImageNet数据集较大，下载和训练较慢，为了方便大家学习，我们使用[CIFAR10](<https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html>)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。
+
+<p align="center">
+<img src="image/cifar.png" width="350"><br/>
+图11. CIFAR10数据集[21]
+</p>
+
+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%。
+
+<p align="center">
+<img src="image/plot.png" width="400" ><br/>
+图12. CIFAR10数据集上VGG模型的分类错误率
+</p>
+
+## 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
+```
+
+<p align="center">
+<img src="image/fea_conv0.png" width="500"><br/>
+图13. 卷积特征可视化图 
+</p>
+
+## 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.
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+[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.
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+[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.
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+[13] Lin, M., Chen, Q., and Yan, S. [Network in network](https://arxiv.org/abs/1312.4400). In Proc. ICLR, 2014.
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+[15] K. He, X. Zhang, S. Ren, J. Sun. [Deep Residual Learning for Image Recognition](https://arxiv.org/abs/1512.03385). CVPR 2016.
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+[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).
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+[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).
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+[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/
+
+<br/>
+<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/"><img alt="知识共享许可协议" style="border-width:0" src="https://i.creativecommons.org/l/by-nc-sa/4.0/88x31.png" /></a><br /><span xmlns:dct="http://purl.org/dc/terms/" href="http://purl.org/dc/dcmitype/Text" property="dct:title" rel="dct:type">本教程</span> 由 <a xmlns:cc="http://creativecommons.org/ns#" href="http://book.paddlepaddle.org" property="cc:attributionName" rel="cc:attributionURL">PaddlePaddle</a> 创作，采用 <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/">知识共享 署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际 许可协议</a>进行许可。

image_classification/api_v2_train.py → image_classification/train.py

@@ -14,8 +14,8 @@
 
 import sys
 import paddle.v2 as paddle
-from api_v2_vgg import vgg_bn_drop
-from api_v2_resnet import resnet_cifar10
+from vgg import vgg_bn_drop
+from resnet import resnet_cifar10
 
 
 def main():
@@ -30,9 +30,9 @@ def main():
 
     # Add neural network config
     # option 1. resnet
-    net = resnet_cifar10(image, depth=32)
+    # net = resnet_cifar10(image, depth=32)
     # option 2. vgg
-    # net = vgg_bn_drop(image)
+    net = vgg_bn_drop(image)
 
     out = paddle.layer.fc(input=net,
                           size=classdim,