【飞桨深度学习 && 百度七日打卡 && Python小白逆袭大神】Day4：《青春有你2》选手识别

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任务简介：

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。本文以自己创建的数据集：青春有你2中选手识别为例子，介绍如何使用 PaddleHub 进行图像分类任务

思路：

准备工作：

#CPU环境启动请务必执行该指令
%set_env CPU_NUM=1 

#安装paddlehub
!pip install paddlehub==1.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

加载数据文件：
图片信息可以自己上传到目录下，进行调用，也可以爬取网上图片直接存储到目录下进行调用

import paddlehub as hub

加载预训练模型：

在PaddleHub中选择合适的预训练模型来Finetune，由于是图像分类任务，因此我们使用经典的ResNet-50作为预训练模型。PaddleHub提供了丰富的图像分类预训练模型，包括了最新的神经网络架构搜索类的PNASNet，推荐尝试不同的预训练模型来获得更好的性能

module = hub.Module(name="resnet_v2_50_imagenet")

加载图片数据集：

from paddlehub.dataset.base_cv_dataset import BaseCVDataset
   
class DemoDataset(BaseCVDataset):	
   def __init__(self):	
       # 数据集存放位置
       
       self.dataset_dir = "dataset"
       super(DemoDataset, self).__init__(
           base_path=self.dataset_dir,
           train_list_file="train_list.txt",
           validate_list_file="validate_list.txt",
           test_list_file="test_list.txt",
           label_list_file="label_list.txt",
           )
dataset = DemoDataset()

生成数据读取器：

data_reader = hub.reader.ImageClassificationReader(
    image_width=module.get_expected_image_width(),
    image_height=module.get_expected_image_height(),
    images_mean=module.get_pretrained_images_mean(),
    images_std=module.get_pretrained_images_std(),
    dataset=dataset)

配置策略：

config = hub.RunConfig(
    use_cuda=False,                              #是否使用GPU训练，默认为False；
    num_epoch=3,                                #Fine-tune的轮数；
    checkpoint_dir="cv_finetune_turtorial_demo",#模型checkpoint保存路径, 若用户没有指定，程序会自动生成；
    batch_size=3,                              #训练的批大小，如果使用GPU，请根据实际情况调整batch_size；
    eval_interval=10,                           #模型评估的间隔，默认每100个step评估一次验证集；
    strategy=hub.finetune.strategy.DefaultFinetuneStrategy())  #Fine-tune优化策略；

组建Finetune Task：

有了合适的预训练模型和准备要迁移的数据集后，我们开始组建一个Task。
由于该数据设置是一个二分类的任务，而我们下载的分类module是在ImageNet数据集上训练的千分类模型，所以我们需要对模型进行简单的微调，把模型改造为一个二分类模型：
1、获取module的上下文环境，包括输入和输出的变量，以及Paddle Program；
2、从输出变量中找到特征图提取层feature_map；
3、在feature_map后面接入一个全连接层，生成Task；


input_dict, output_dict, program = module.context(trainable=False)
img = input_dict["image"]
feature_map = output_dict["feature_map"]
feed_list = [img.name]

task = hub.ImageClassifierTask(
    data_reader=data_reader,
    feed_list=feed_list,
    feature=feature_map,
    num_classes=dataset.num_labels,
    config=config)

开始Finetune：

run_states = task.finetune_and_eval()

使用 finetune_and_eval 接口来进行模型训练，这个接口在finetune的过程中，会周期性的进行模型效果的评估，以便我们了解整个训练过程的性能变化

预测：

之后可以使用模型来进行预测，先通过以下命令来获取测试的图片

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.image as mpimg

with open("dataset/test.txt","r") as f:
    filepath = f.readlines()

data = [filepath[0].split(" ")[0],filepath[1].split(" ")[0],filepath[2].split(" ")[0],filepath[3].split(" ")[0],filepath[4].split(" ")[0]]

label_map = dataset.label_dict()
index = 0
run_states = task.predict(data=data)
results = [run_state.run_results for run_state in run_states]

for batch_result in results:
    print(batch_result)
    batch_result = np.argmax(batch_result, axis=2)[0]
    print(batch_result)
    for result in batch_result:
        index += 1
        result = label_map[result]
        print("input %i is %s, and the predict result is %s" %
              (index, data[index - 1], result))

效果展示：

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识别率达到80%，有待提高，不过也不错了！


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