使用 CNN 进行图像分类

本文主要介绍如何使用Python的TFLearn构建一个用于识别猫狗的图像分类器。

人工智能，或者说机器学习，是当今世界最受关注的话题之一。有人甚至称其为现代社会的“新电力”。但当我们谈论机器学习时，究竟意味着什么？换句话说，它是一种通过喂给机器大量数据来训练机器的方法。如果您需要更多关于机器学习及其算法的详细信息，欢迎查阅本文的参考文献部分。

今天的项目是创建一个图像分类器，它能够根据输入数据判断输入图片是狗、猫还是都不是。为此，我们将使用一种流行的机器学习方法——卷积神经网络（CNN）来进行图像分类。

什么是CNN？

它实际上是一种机器学习算法，它教会机器如何分析给定图像中的特征，然后预测另一张图像的标签。由于本文并非详细介绍卷积神经网络，我将在文末提供一些额外的资源，供已经熟悉CNN基本定义的读者参考。

现在，让我们开始创建我们一直在谈论的猫狗图像分类器。我们将使用的数据集是从Kaggle上获取的，具体来说是猫狗数据集。

获取数据集后，还需要对数据进行预处理，并在训练模型时标记图像。在训练集图像的文件名中通常包含“cat”或“dog”，因此我们可以直接利用这些信息。然后，我们将对其进行独热编码，以便机器将其作为标签理解，例如：猫 [1, 0]，狗 [0, 1]。

所需库

• TFLearn： 我们使用这个为TensorFlow开发的，面向高级API的深度学习库来构建CNN的层。
• tqdm： 为循环添加一个智能进度条，使其设计简洁美观。
• numpy： 用于处理数字图像矩阵。
• open-cv： 执行诸如将图像转换为灰度等功能。
• os： 允许与文件系统交互，即从训练和测试文件夹中读取图像。
• random： 打乱样本记录的顺序以消除偏差。
• matplotlib： 用于可视化预测结果。
• TensorFlow： 用于TensorBoard，当比较结果数据或日志的损失和Adam曲线时非常有用。

根据需要修改TRAIN_DIR和TEST_DIR，并调整基本的机器学习超参数，如epoch数量和学习率，以获得最大准确率。

代码片段

说明

1. 导入所需库
   首先，列出图像处理、数组处理、文件系统以及循环显示所需的模块。这些是用于加载、预处理和后处理图像的库。
2. 设置环境
   具体来说，环境设置包括训练和测试数据目录、图像大小和学习率的描述。这些是定义CNN模型以及保持图像尺寸和训练过程一致性的重要参数。
3. 标记数据集
   使用逻辑编程语言定义一个函数，该函数根据图像文件名来标记图像。例如，文件名中包含“cat”的图像被归类为[1, 0]，而包含“dog”的图像被归类为[0, 1]。这种标记对于监督学习非常重要，因为要创建的模型需要一种方法来区分不同的类别。
4. 创建训练数据
   训练数据包括从训练目录加载图像，将图像转换为灰度格式以便于处理，将图像调整到所需尺寸，并使用上一节定义的标记函数对图像进行标记。然后对数据进行重新洗牌，以防止模型学习到数据顺序中可能存在的任何模式。
5. 处理测试数据
   与训练数据一样，测试数据也经过加载、调整大小和存储的处理。但是，测试数据集没有标记，用于评估模型在预测图像正确类别方面的性能。
6. 构建CNN
   CNN使用TFLearn实现，TFLearn是TensorFlow平台的一个高级API。该网络由多个卷积层和池化层组成，有助于从图像中提取特征。最后添加了其他层来进行预测，并添加了dropout层以避免过拟合。训练网络的优化器和损失函数分别是Adam优化器和分类交叉熵，这对于分类问题来说是典型的。
7. 划分数据
   在架构训练过程中，训练数据集被分为两部分：训练数据集和验证数据集。交叉验证：交叉验证信息用于在训练期间检查模型的性能，从而识别模型可能出现的过拟合或欠拟合。
8. 训练模型
   训练过程使用训练数据进行，而验证集用于在每个epoch后测量模型精度。训练过程的一部分包括将数据馈送到网络，以及根据损失和多个epoch来调整权重。
9. 保存模型
   最后，当模型训练完成后，将其保存到磁盘。

结论

本文介绍了如何使用Python的TFLearn构建一个基于CNN的图像分类器，用于简化识别猫狗的任务。模型经过标记、预处理和数据集训练，在识别图像方面达到了高准确率。卷积层和池化层有助于从图像中鲁棒地提取特征，并且模型架构设计旨在避免过拟合。因此，本项目可以用于学习如何实现CNN进行图像分类，同时展示了在现实世界环境中创建和应用机器学习模型的过程。