基于keras实现多标签分类(multi-label classification)

机器学习AI算法工程

共 2340字,需浏览 5分钟

 ·

2022-02-06 09:12

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向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇

机器学习AI算法工程   公众号:datayx


首先讨论多标签分类数据集(以及如何快速构建自己的数据集)。


之后简要讨论SmallerVGGNet,我们将实现的Keras神经网络架构,并用于多标签分类。


然后我们将实施SmallerVGGNet并使用我们的多标签分类数据集对其进行训练。


最后,我们将通过在示例图像上测试我们的网络,并讨论何时适合多标签分类,包括需要注意的一些注意事项。


相关代码,获取方式:

关注微信公众号 datayx  然后回复 多标签分类 即可获取。



数据集包含六个类别的2,167个图像,包括:

黑色牛仔裤(344图像)
蓝色连衣裙(386图像)
蓝色牛仔裤(356图像)
蓝色衬衫(369图像)
红色连衣裙(380图像)
红色衬衫(332图像)

6类图像数据可以通过python爬虫在网站上抓取得到。


c1bde613a58e0a8e9befc69e90708c00.webp


为了方便起见,可以通过使用Bing图像搜索API(Microsoft’s Bing Image Search API)建立图像数据(需要在线注册获得api key,使用key进行图像搜索),python代码:


913281c57a6fd6675f6c4bc0fa4e0fc9.webp

59fed41fc57e23be6f94fb73eda362f2.webp


使用find方法得到下载的图像数据数目

088eedcab281c2e7c54fe30857a343bb.webp




多标签分类multi-label classsification

这里给出的是项目的文件结构 

b3d98198092af731ac444c20ac363e21.webp



多标签分类的网络结构--smallervggnet【Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition.】

https://arxiv.org/pdf/1409.1556/


smallervggnet.py

f31393f5556368520ca786cabbc9e1a6.webp

566c7a06596ff415b53142deb7b6eebd.webp

baa4710405264a10420cf443d78ac548.webp


train.py

f9e8cb696cdf670c31c00961a73c351e.webp

c5f7168be8fc1384614dede3ef8eb624.webp

bd43d092c838e62624f9d5d6889d0911.webp


run

140955cf4cc0f09c3b3c681e6996ed40.webp


继续preprocessing 

18ae54635c88797b485ffd305ba50858.webp


run

9764b69272d3f56afaab78bf5c1a5993.webp


构建训练和测试数据集,做数据增强

648682d2358481bb7dcbca75a661d684.webp



构建模型,初始化Adam优化器

bfd53f0efaf63a01068389cdc6d505af.webp



编译模型,开始训练

ec6766694bef38fcdce78b01264e3be3.webp



训练后保存模型,并二值化标签

17fe1bf5564c0e208f31f43af38deec0.webp


绘制出acc,loss

7e4b944dc033b3c2f6e57e62eac2ab9e.webp


绘制好的结果会保存成图片格式保存。


多标签分类模型训练

python train.py --dataset dataset --model fashion.model --labelbin mlb.pickle

使用训练完成的模型预测新的图像 

classify.py

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8b5525246250ab5a4c1cec1d9329da47.webp



最终显示出预测的分类结果

fe58bd63caf276320aef48ad28a86567.webp


使用Keras执行多标签分类非常简单,包括两个主要步骤:

1.使用sigmoid激活替换网络末端的softmax激活
2.二值交叉熵作为分类交叉熵损失函数


shortcomings:

网络无法预测没有在训练集中出现过的数据样品,如果出现的次数过少,预测的效果也不会很好,解决办法是增大数据集,这样可能非常不容易,还有一种用的已经很多的方法用在大的数据集上训练得到的权重数据对网络做初始化,提高模型的泛化能力。


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