基于CNN对掌纹图片进行分类

2024-02-20 13:16:10

因为临近期末，老师让我们做一个期末项目，因为平时上课都在划水，所以这也是我第一个自己写的深度学习项目，写上博客留作纪念。

数据集是这样的

总共有7000张图片

首先先导入相关包

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets,transforms
import cv2

定义超参数`

BATCH_SIZE=32 #定义超参数，每次处理32张图片
DEVICE=torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" )#检测电脑上是否有GPU，如果有就使用GPU，如果没有就使用cpu
EPOCHS=20 #将数据集训练20轮

对图片做预处理

Pipline=transforms.Compose(
    [
        transforms.ToTensor( ),#将图片转化为tensor
        transforms.Normalize((0.1307),(0.3081))#降低模型复杂度，官网提供的数据
        
    ]
)#对图像作相应处理

将数据集按照3：1划分训练集和测试集并分到不同文件夹中

import shutil
PATH='C:\\Users\\admin\\Desktop\\deeplearning\\PalmBigDataBase\\'
for i in range(1,386):
    for j in range(1,10):
        if j%3!=0:
            shutil.move(PATH+'P_F_'+str(i)+'_'+str(j)+'.bmp','C:\\Users\\admin\\Desktop\\train') #将一个文件夹下的图片分到不同文件夹
        elif j%3==0:
            shutil.move(PATH+'P_F_'+str(i)+'_'+str(j)+'.bmp','C:\\Users\\admin\\Desktop\\test')

加载数据集

from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.data import TensorDataset
import numpy as np
import os
import re
import cv2
train_set=[]
train_label=[]
test_set=[]
train_dataset=[]
test_label=[]
test_dataset=[]
for filename in os.listdir('C:\\Users\\admin\\Desktop\\train'):
    imgPath='C:\\Users\\admin\\Desktop\\train'
    img=cv2.imread(imgPath+'\\'+filename,0)#循环读取该目录下的所有图片
    train_label.append(int(re.findall(r"\d+",filename)[0]))#将图片名的第一个数字作为该图片的类
    train_set.append(Pipline(img).numpy().tolist())#对图片作pipline操作后转化为数组
train_dataset=TensorDataset(torch.tensor(train_set),torch.tensor(train_label))#对两个列表进行压缩后作为训练集
for filename in os.listdir('C:\\Users\\admin\\Desktop\\test'):
    imgPath='C:\\Users\\admin\\Desktop\\test'
    img=cv2.imread(imgPath+'\\'+filename,0)
    test_label.append(int(re.findall(r"\d+",filename)[0]))
    test_set.append(Pipline(img).numpy().tolist())
test_dataset=TensorDataset(torch.tensor(test_set),torch.tensor(test_label))#对两个列表进行压缩后作为测试集
TrainLoader=DataLoader(train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)#加载训练集
TestLoader=DataLoader(test_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)#加载测试集

关于TensorDataset函数，这篇博客讲的很详细，看了就能懂
https://blog.csdn.net/qq_40211493/article/details/107529148

构建cnn网络

class net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1=nn.Conv2d(1,10,5)#进行2d卷积，因为是灰度图像，所以初试通道是1。输入通道为1，输出通道是10，进行5*5的2d卷积
        self.conv2=nn.Conv2d(10,20,3)
        self.fc1=nn.Linear(20*60*60,500)
        self.fc2=nn.Linear(500,386)#要分386类
    def forward(self,x):
        input_size=x.size(0) #batch_size)
        x=self.conv1(x) # 输入：batch *1*128*128 输出 batch *10*124*124
        x=F.relu(x) #size保持不变
        x=F.max_pool2d(x,2,2) #输入 batch *10*124*124 输出batch*10*62*62，对图片进行压缩，减少运算。
        x=self.conv2(x) #输入 batch*10*62*62 输出 batch*20*60*60
        x=F.relu(x)#激活层，不改变图片的shape,每次卷积之后进行一次激活，输出一个非线性函数，增强神经元的表达能力
        x=x.view(input_size,-1) #将图片转化为一维线性
        x=self.fc1(x)#输入 batch*30*60*60 输出 batch*500
        x=F.relu(x)
        x=self.fc2(x)#输入 batch*500 输出 batch*386
        out_put=F.log_softmax(x,dim=1)#计算损失函数，输出概率最大的类别 
        return out_put

创建优化器

model=net().to(DEVICE)#创建模型，将模型部署到设备上
optimizer=optim.Adam(model.parameters())#对参数进行优化

对模型进行训练和测试

def train_model(model,optimizer,epoch,device,TrainLoader):
    model.train()#模型训练
    for (batch_index ,data) in enumerate(TrainLoader):
        x_data,label=data
        x_data =x_data.to(device)
        label =label.to(device)
        optimizer.zero_grad()#梯度初始化为0 
        output=model(x_data)
        loss=F.cross_entropy(output,label)#计算损失
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if batch_index %300 ==0:
            print("Train Epoch:{} \t Loss:{:.6f}".format(epoch,loss.item()))
def test(model,device,TestLoader):
    model.eval()  #模型验证
    correct=0.0  #正确率
    test_loss=0.0  #测试损失
    with torch.no_grad():  #不会计算梯度，也不会进行反向传播
        for(batch_index ,data) in enumerate(TestLoader):
            y_data,label=data
            y_data=y_data.to(device)  #部署到DEVICE上
            label =label.to(device)
            output=model(y_data) #测试数据
            test_loss+=F.cross_entropy(output,label).item()  #计算测试损失
            pred=output.max(1,keepdim=True)[1]  #[0]值  [1]索引  找到概率值最大的下标
#           pred=torch.max(output,dimm=1)
#           pred=output.argmax(dim=1)
            correct+=pred.eq(label.view_as(pred)).sum().item()  #累计正确的值
        test_loss/=len(TestLoader.dataset)
        print("Test -- Average loss:{:.4f},Accuracy:{:.3f}\n".format(test_loss,100.0*correct/len(TestLoader.dataset)))

训练

for epoch in  range(1,EPOCHS+1):
    train_model(model,optimizer,epoch,DEVICE,TrainLoader)
    test(model,DEVICE,TestLoader)

运行结果展示

祝大家天天开心，万事如意

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