高级计算机视觉应用：从迁移学习到目标检测

### 高级计算机视觉应用：从迁移学习到目标检测 在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNNs）已经取得了显著的成果。本文将深入探讨高级计算机视觉应用，包括迁移学习、目标检测等内容，并提供详细的代码示例和操作步骤。 #### 1. 技术要求 我们将使用Python、PyTorch、Keras和Ultralytics YOLOv8来实现示例。如果没有配置好相关环境，不用担心，示例可以在Google Colab上以Jupyter笔记本的形式运行。代码示例可以在GitHub仓库中找到。 #### 2. 迁移学习（TL） 在处理大型数据集时，训练一个大网络需要很长时间，而且大型标注数据集并不总是可用。迁移学习（TL）是一种将现有训练好的机器学习模型应用于新的但相关问题的技术。 ##### 2.1 工作原理 我们从一个现有的预训练网络开始，最常见的是使用ImageNet预训练的网络。通过移除预训练网络的最后几层，并替换为代表新问题类别的新层，将网络的特征翻译为新任务的不同类别。 ##### 2.2 训练方式 有两种训练新层的方法： - **使用原始网络作为特征提取器**：只训练新层，锁定原始网络的权重，防止在新数据上过度拟合。适用于新问题训练数据有限的情况。 - **微调整个网络**：训练整个网络，可以选择锁定前几层的权重，因为前几层检测的是通用特征。适用于有更多训练数据且不用担心过拟合的情况。 ##### 2.3 使用PyTorch实现迁移学习 以下是使用PyTorch在CIFAR - 10图像上实现迁移学习的步骤： 1. **定义训练数据集**： ```python import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision import transforms batch_size = 50 # training data train_data_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.RandomVerticalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize( [0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) train_set = datasets.CIFAR10( root='data', train=True, download=True, transform=train_data_transform) train_loader = DataLoader( dataset=train_set, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=2) ``` 2. **定义验证数据集**： ```python val_data_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize( [0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) val_set = datasets.CIFAR10( root='data', train=False, download=True, transform=val_data_transform) val_order = DataLoader( dataset=val_set, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=2) ``` 3. **选择设备**： ```python device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") ``` 4. **使用预训练网络作为特征提取器**： ```python import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision.models import MobileNet_V3_Small_Weights, mobilenet_v3_small def tl_feature_extractor(epochs=5): # load the pre-trained model model = mobilenet_v3_small( weights=MobileNet_V3_Small_Weights.IMAGENET1K_V1) # exclude existing parameters from backward pass # for performance for param in model.parameters(): param.requires_grad = False # newly constructed layers have requires_grad=True by default num_features = model.classifier[0].in_features model.classifier = nn.Linear(num_features, 10) # transfer to GPU (if available) model = model.to(device) loss_function = nn.CrossEntropyLoss() # only parameters of the final layer are being optimized optimizer = optim.Adam(model.classifier.parameters()) # train test_acc = list() # collect accuracy for plotting for epoch in range(epochs): print('Epoch {}/{}'.format(epoch + 1, epochs)) train_model(model, loss_function, optimizer, train_loader) _, acc = test_model(model, loss_function, val_order) test_acc.append(acc.cpu()) plot_accuracy(test_acc) ``` 5. **实现微调方法**： ```python def tl_fine_tuning(epochs=5): # load the pre-trained model model = mobilenet_v3_small( weights=MobileNet_V3_Small_Weights.IMAGENET1K_V1) # replace the last layer num_features = model.classifier[0].in_features model.classifier = nn.Linear(num_features, 10) # transfer the model to the GPU model = model.to(device) # loss function loss_function = nn.CrossEntropyLoss() # We'll optimize all parameters optimizer = optim.Adam(model.parameters()) # train test_acc = list() # collect accuracy for plotting for epoch in range(epochs): print('Epoch {}/{}'.format(epoch + 1, epochs)) train_model(model, loss_function, optimizer, train_loader) _, acc = test_model(model, loss_function, val_order) test_acc.append(acc.cpu()) plot_accuracy(test_acc) ``` 6. **运行代码**： ```python # 微调方法 tl_fine_tuning(epochs=5) # 特征提取方法 tl_feature_extractor(epochs=5) ``` 使用网络作为特征提取器可获得约81%的准确率，微调可获得89%的准确率，但微调