# 图像分类以及模型库
图像分类是计算机视觉的重要领域，它的目标是将图像分类到预定义的标签。近期，许多研究者提出很多不同种类的神经网络，并且极大的提升了分类算法的性能。本页将介绍如何使用PaddlePaddle进行图像分类。

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## 内容
- [安装](#安装)
- [数据准备](#数据准备)
- [模型训练](#模型训练)
- [混合精度训练](#混合精度训练)
- [参数微调](#参数微调)
- [模型评估](#模型评估)
- [模型预测](#模型预测)
- [已有模型及其性能](#已有模型及其性能)

## 安装

在当前目录下运行样例代码需要PadddlePaddle Fluid的v0.13.0或以上的版本。如果你的运行环境中的PaddlePaddle低于此版本，请根据 [installation document](http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.3/beginners_guide/install/index_cn.html) 中的说明来更新PaddlePaddle。

## 数据准备

下面给出了ImageNet分类任务的样例，首先，通过如下的方式进行数据的准备：
```
cd data/ILSVRC2012/
sh download_imagenet2012.sh
```
在```download_imagenet2012.sh```脚本中，通过下面三步来准备数据：

**步骤一：** 首先在```image-net.org```网站上完成注册，用于获得一对```Username```和```AccessKey```。

**步骤二：** 从ImageNet官网下载ImageNet-2012的图像数据。训练以及验证数据集会分别被下载到"train" 和 "val" 目录中。请注意，ImaegNet数据的大小超过40GB，下载非常耗时；已经自行下载ImageNet的用户可以直接将数据组织放置到```data/ILSVRC2012```。

**步骤三：** 下载训练与验证集合对应的标签文件。下面两个文件分别包含了训练集合与验证集合中图像的标签：

* *train_list.txt*: ImageNet-2012训练集合的标签文件，每一行采用"空格"分隔图像路径与标注，例如：
```
train/n02483708/n02483708_2436.jpeg 369
train/n03998194/n03998194_7015.jpeg 741
train/n04523525/n04523525_38118.jpeg 884
...
```
* *val_list.txt*: ImageNet-2012验证集合的标签文件，每一行采用"空格"分隔图像路径与标注，例如：
```
val/ILSVRC2012_val_00000001.jpeg 65
val/ILSVRC2012_val_00000002.jpeg 970
val/ILSVRC2012_val_00000003.jpeg 230
...
```
注意：需要根据本地环境调整reader.py相关路径来正确读取数据。

## 模型训练

数据准备完毕后，可以通过如下的方式启动训练：
```
python train.py \
       --model=SE_ResNeXt50_32x4d \
       --batch_size=32 \
       --total_images=1281167 \
       --class_dim=1000 \
       --image_shape=3,224,224 \
       --model_save_dir=output/ \
       --with_mem_opt=False \
       --lr_strategy=piecewise_decay \
       --lr=0.1
```
**参数说明：**
* **model**: 模型名称， 默认值: "SE_ResNeXt50_32x4d"
* **num_epochs**: 训练回合数，默认值: 120
* **batch_size**: 批大小，默认值: 256
* **use_gpu**: 是否在GPU上运行，默认值: True
* **total_images**: 图片数，ImageNet2012默认值: 1281167.
* **class_dim**: 类别数，默认值: 1000
* **image_shape**: 图片大小，默认值: "3,224,224"
* **model_save_dir**: 模型存储路径，默认值: "output/"
* **with_mem_opt**: 是否开启显存优化，默认值: False
* **lr_strategy**: 学习率变化策略，默认值: "piecewise_decay"
* **lr**: 初始学习率，默认值: 0.1
* **pretrained_model**: 预训练模型路径，默认值: None
* **checkpoint**: 用于继续训练的检查点（指定具体模型存储路径，如"output/SE_ResNeXt50_32x4d/100/"），默认值: None
* **fp16**: 是否开启混合精度训练，默认值: False
* **scale_loss**: 调整混合训练的loss scale值，默认值: 1.0
* **l2_decay**: l2_decay值，默认值: 1e-4
* **momentum_rate**: momentum_rate值，默认值: 0.9

在```run.sh```中有用于训练的脚本.

**数据读取器说明：** 数据读取器定义在```reader.py```和```reader_cv2.py```中。一般, CV2可以提高数据读取速度, PIL reader可以得到相对更高的精度, 我们现在默认基于PIL的数据读取器, 在[训练阶段](#模型训练), 默认采用的增广方式是随机裁剪与水平翻转, 而在[模型评估](#模型评估)与[模型预测](#模型预测)阶段用的默认方式是中心裁剪。当前支持的数据增广方式有：
* 旋转
* 颜色抖动
* 随机裁剪
* 中心裁剪
* 长宽调整
* 水平翻转

## 混合精度训练

可以通过开启`--fp16=True`启动混合精度训练，这样训练过程会使用float16数据，并输出float32的模型参数（"master"参数）。您可能需要同时传入`--scale_loss`来解决fp16训练的精度问题，通常传入`--scale_loss=8.0`即可。

注意，目前混合精度训练不能和内存优化功能同时使用，所以需要传`--with_mem_opt=False`这个参数来禁用内存优化功能。

## 参数微调

参数微调是指在特定任务上微调已训练模型的参数。通过初始化```path_to_pretrain_model```，微调一个模型可以采用如下的命令：
```
python train.py
       --model=SE_ResNeXt50_32x4d \
       --pretrained_model=${path_to_pretrain_model} \
       --batch_size=32 \
       --total_images=1281167 \
       --class_dim=1000 \
       --image_shape=3,224,224 \
       --model_save_dir=output/ \
       --with_mem_opt=True \
       --lr_strategy=piecewise_decay \
       --lr=0.1
```

## 模型评估
模型评估是指对训练完毕的模型评估各类性能指标。用户可以下载[已有模型及其性能](#已有模型及其性能)并且设置```path_to_pretrain_model```为模型所在路径。运行如下的命令，可以获得一个模型top-1/top-5精度:
```
python eval.py \
       --model=SE_ResNeXt50_32x4d \
       --batch_size=32 \
       --class_dim=1000 \
       --image_shape=3,224,224 \
       --with_mem_opt=True \
       --pretrained_model=${path_to_pretrain_model}
```

## 模型预测
模型预测可以获取一个模型的预测分数或者图像的特征：
```
python infer.py \
       --model=SE_ResNeXt50_32x4d \
       --class_dim=1000 \
       --image_shape=3,224,224 \
       --with_mem_opt=True \
       --pretrained_model=${path_to_pretrain_model}
```

## 已有模型及其性能
表格中列出了在```models```目录下支持的图像分类模型，并且给出了已完成训练的模型在ImageNet-2012验证集合上的top-1/top-5精度，
可以通过点击相应模型的名称下载相应预训练模型。

- Released models:

|model | top-1/top-5 accuracy(PIL)| top-1/top-5 accuracy(CV2) |
|- |:-: |:-:|
|[AlexNet](http://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/AlexNet_pretrained.zip) | 56.71%/79.18% | 55.88%/78.65% |
|[VGG11](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/VGG11_pretrained.zip) | 69.22%/89.09% | 69.01%/88.90% |
|[VGG13](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/VGG13_pretrained.zip) | 70.14%/89.48% | 69.83%/89.13% |
|[VGG16](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/VGG16_pretrained.zip) | 72.08%/90.63% | 71.65%/90.57% |
|[VGG19](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/VGG19_pretrained.zip) | 72.56%/90.83% | 72.32%/90.98% |
|[MobileNetV1](http://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV1_pretrained.zip) | 70.91%/89.54% | 70.51%/89.35% |
|[MobileNetV2](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/MobileNetV2_pretrained.zip) | 71.90%/90.55% | 71.53%/90.41% |
|[ResNet18](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet18_pretrained.tar) | 70.85%/89.89% | 70.65%/89.89% |
|[ResNet34](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet34_pretrained.tar) | 74.41%/92.03% | 74.13%/91.97% |
|[ResNet50](http://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet50_pretrained.zip) | 76.35%/92.80% | 76.22%/92.92% |
|[ResNet101](http://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet101_pretrained.zip) | 77.49%/93.57% | 77.56%/93.64% |
|[ResNet152](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet152_pretrained.zip) | 78.12%/93.93% | 77.92%/93.87% |
|[SE_ResNeXt50_32x4d](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/SE_ResNext50_32x4d_pretrained.zip) | 78.50%/94.01% | 78.44%/93.96% |
|[SE_ResNeXt101_32x4d](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/SE_ResNeXt101_32x4d_pretrained.zip) | 79.26%/94.22% | 79.12%/94.20% |
|[GoogleNet](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/GoogleNet_pretrained.tar) | 70.50%/89.59% | 70.27%/89.58% |
|[ShuffleNetV2](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ShuffleNet_pretrained.tar) |  | 69.48%/88.99% |