基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型(六)

2023-12-16 20:34:03

系列文章目录

基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型(一)

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基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型(三)

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基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型(六)



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前言

本项目以卷积神经网络(CNN)模型为基础,对收集到的猫咪图像数据进行训练。通过采用数据增强技术和结合残差网络的方法,旨在提高模型的性能,以实现对不同猫的种类进行准确识别。

首先,项目利用CNN模型,这是一种专门用于图像识别任务的深度学习模型。该模型通过多个卷积和池化层,能够有效地捕捉图像中的特征,为猫的种类识别提供强大的学习能力。

其次,通过对收集到的数据进行训练,本项目致力于建立一个能够准确辨识猫的种类的模型。包括各种猫的图像,以确保模型能够泛化到不同的种类和场景。

为了进一步提高模型性能,采用了数据增强技术。数据增强通过对训练集中的图像进行旋转、翻转、缩放等操作,生成更多的变体,有助于模型更好地适应不同的视角和条件。

同时,引入残差网络的思想,有助于解决深层网络训练中的梯度消失问题,提高模型的训练效果。这种结合方法使得模型更具鲁棒性和准确性。

最终,通过本项目,实现了对猫的种类进行精准识别的目标。这对于宠物领域、动物学研究等方面都具有实际应用的潜力,为相关领域提供了一种高效而可靠的工具。

总体设计

本部分包括系统整体结构图和系统流程图。

系统整体结构图

系统整体结构如图所示。

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系统流程图

系统流程如图所示。

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运行环境

本部分包括计算型云服务器、Python环境、TensorFlow环境和MySQL环境。

详见博客

模块实现

本项目包括5个模块:数据预处理、数据增强、普通CNN模型、残差网络模型、模型生成。下面分别给出各模块的功能介绍及相关代码。

1. 数据预处理

打开浏览器,分别搜索布偶猫、孟买猫、暹罗猫和英国短毛猫的图片。用批量下载器下载图片,筛选出特征明显的图片作为数据集。使用的图片包含101张布偶猫、97张孟买猫、101张逼罗猫以及85张英国短毛猫,共计384张图片。(其中在工程代码中/cat_kind_model/cat_data_100/cat_kind_model/cat_data_224也可下载)

详见博客

2. 数据增强

所谓数据增强,是通过翻转、旋转、比例缩放、随机裁剪、移位、添加噪声等操作对现有数据集进行拓展。本项目中数据量较小,无法提取图片的深层特征,使用深层的残差网络时易造成模型过拟合。

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3. 普通CNN模型

处理图片数据格式后,转换为数组作为模型的输入,并根据文件名提取标签,定义模型结构、优化器、损失函数和性能指标。本项目使用Keras提供类似VGG的卷积神经网络。

1)模型结构

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2)模型优化

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3)模型训练

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4)模型保存

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4. 残差网络模型

本部分包括残差网络的介绍、模型结构以及模型训练。

1)残差网络的介绍

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2)模型结构

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3)模型训练

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4)模型保存

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5. 模型生成

模型应用主要有3部分:一是从本地相册输入猫的图片;二是把输入的图片转换成数据,在输入训练好的模型中进行预测;三是根据预测结果输出数据库中预存的相关信息。

1)搭建Django项目

详见博客

2)输入图片并预测

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3)链接数据库

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4)美化网页

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系统测试

本部分包括训练准确率、测试效果及模型应用。

1. 训练准确率

经过训练,普通网络在原始数据集上的准确率为73.2%;残差在原始数据集上的准确率为85.4%;残差在数据增强后的准确率为99.3%。

1)普通网络模型准确率

普通网络模型训练结果如图1所示,准确率为73%,预测模型效果不够理想,其原因是数据集太小且图片背景复杂,无法提供更多的信息,模型的深度不够,无法提取更深层次的信息。普通网络模型在测试集上的准确率如图2所示。

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图1 普通网络模型训练结果

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图2 普通网络模型在测试集上的准确率

2)残差网络模型准确率

用ResNet50模型在原始数据集上训练100次,训练结果如图所示。

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残差网络模型在测试集上的准确率如图所示。

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3)数据增强后残差网络模型准确率

使用数据增强将数据集拓展20倍后,用残差网络模型训练,训练结果如图3所示,准确率如图4所示。

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图3 数据增强后残差网络模型训练结果

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图4 数据增强后残差网络模型准确率

2. 测试效果

如图所示,将测试集数据输入模型进行测试,分类的标签与原始数据进行显示和对比。

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如图所示,可得到验证:模型可以识别四种猫。

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3. 模型应用

页面项目编译成功后,在命令行终端输入:

python manage.py runserver

即可在http://127.0.0.1:8000/预览网页。打开网页,初始界面如图所示。

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界面左侧有两个按钮。单击"选择图片"按钮,即可从本地文件中选取要测试的猫图片。单击"种类识别"按钮,识别出猫的种类,并显示相关信息。在网页上用孟买猫测试结果如图所示。

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工程源代码下载

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