网站优化排名方案,网站 设计 案例 简单,寿光网站建设多少钱,行业网站特点轻量级识别模型在我们前面的博文中已经有过很多实践了#xff0c;感兴趣的话可以自行移步阅读#xff1a;
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本文的核心思想是像基于GhostNet来开发构建生活场景下的生活垃圾图像识别系统首先看下实例效果 GhostNet 是一种轻量级卷积神经网络是专门为移动设备上的应用而设计的。其主要构件是 Ghost 模块一种新颖的即插即用模块。Ghost 模块设计的初衷是使用更少的参数来生成更多特征图 (generate more features by using fewer parameters)。
官方论文地址在这里如下所示 官方也开源了项目地址在这里如下所示 可以详细阅读官方的代码实例即可之后可以基于自己的数据集来开发构建模型即可。
这里给出GhostNet的核心实现部分如下所示
class GhostNet(nn.Module):def __init__(self, cfgs, num_classes1000, width_mult1.0):super(GhostNet, self).__init__()self.cfgs cfgsoutput_channel _make_divisible(16 * width_mult, 4)layers [nn.Sequential(nn.Conv2d(3, output_channel, 3, 2, 1, biasFalse),nn.BatchNorm2d(output_channel),nn.ReLU(inplaceTrue),)]input_channel output_channelblock GhostBottleneckfor k, exp_size, c, use_se, s in self.cfgs:output_channel _make_divisible(c * width_mult, 4)hidden_channel _make_divisible(exp_size * width_mult, 4)layers.append(block(input_channel, hidden_channel, output_channel, k, s, use_se))input_channel output_channelself.features nn.Sequential(*layers)output_channel _make_divisible(exp_size * width_mult, 4)self.squeeze nn.Sequential(nn.Conv2d(input_channel, output_channel, 1, 1, 0, biasFalse),nn.BatchNorm2d(output_channel),nn.ReLU(inplaceTrue),nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),)input_channel output_channeloutput_channel 1280self.classifier nn.Sequential(nn.Linear(input_channel, output_channel, biasFalse),nn.BatchNorm1d(output_channel),nn.ReLU(inplaceTrue),nn.Dropout(0.2),nn.Linear(output_channel, num_classes),)self._initialize_weights()def forward(self, x, need_feaFalse):if need_fea:features, features_fc self.forward_features(x, need_fea)x self.classifier(features_fc)return features, features_fc, xelse:x self.forward_features(x)x self.classifier(x)return xdef forward_features(self, x, need_feaFalse):if need_fea:input_size x.size(2)scale [4, 8, 16, 32]features [None, None, None, None]for idx, layer in enumerate(self.features):x layer(x)if input_size // x.size(2) in scale:features[scale.index(input_size // x.size(2))] xx self.squeeze(x)return features, x.view(x.size(0), -1)else:x self.features(x)x self.squeeze(x)return x.view(x.size(0), -1)def _initialize_weights(self):for m in self.modules():if isinstance(m, nn.Conv2d):nn.init.kaiming_normal_(m.weight, modefan_out, nonlinearityrelu)elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):m.weight.data.fill_(1)m.bias.data.zero_()def cam_layer(self):return self.features[-1]
简单看下数据集情况 数据集分布可视化如下所示 基于tsne算法实现了分布的可视化可以清楚地看到两类数据区分度还是很明显的。
整体模型训练识别的难度也是相对较低的接下来看下loss走势 acc曲线 可以看到模型的精度非常高了。
基于常用的数据增强算法来实现对原始图像数据的增强处理效果实例如下所示 混淆矩阵如下 感兴趣的话也都可以动手实践下
