CS231N Assignment5 图像分类练习

CS231N Assignment5 图像分类练习

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本文主要介绍CS231N系列课程的第五项作业，利用图像的其他特征取完成一个图像训练。

这里采用的使Hog特征和HSV特征作为图像的特征，然后利用我们前面学习的几种方法做训练。

另外由于这里没有调用CS231N课程的库（我懒....没有去弄），就用了我们图像课上的OPENCV

的库去获取特征。

课程主页：网易云课堂CS231N系列课程

语言：Python3.6

系统：Windows10

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注意：加入你没有安装OPENCV的话，参考我的如下帖子去安装即可，包括拓展包也有说明~~~

OPENCV3+PYTHON3

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好了，其实这个作业简单，已经没有什么东西了~~~

emmm，算法在前几章节已经写过了

1、读取图像数据

读取图像数据和之前代码一致~~~

#step1 数据裁剪
#数据量太大，我们重新整理数据，提取一部分训练数据、测试数据、验证数据

num_training = 49000#训练集数量
num_validation = 1000#验证集数量
num_test = 1000#测试集数量
num_dev = 500
Data = load_CIFAR10()
CIFAR10_Data = './'
X_train,Y_train,X_test,Y_test = Data.load_CIFAR10(CIFAR10_Data)#load the data

#从训练集中截取一部分数据作为验证集
mask = range(num_training,num_training + num_validation)
X_val = X_train[mask]
Y_val = Y_train[mask]

#训练集前一部分数据保存为训练集
mask = range(num_training)
X_train = X_train[mask]
Y_train = Y_train[mask]

#训练集数量太大，我们实验只要一部分作为开发集
mask = np.random.choice(num_training,num_dev,replace = False)
X_dev = X_train[mask]
Y_dev = Y_train[mask]

#测试集也太大，变小
mask = range(num_test)
X_test = X_test[mask]
Y_test = Y_test[mask]

print(X_train[0].shape)


a = np.array(X_train[5]).astype('uint8')
print(a.shape)

　　

2、数据预处理

数据预处理就是训练前对数据进行一定处理，我们要提取图像的特征，一般HOG特征我们

需要它变为灰度图像，因为HOG要的是它的梯度，无需三个通道颜色值。所以我们先灰度化

需要使用OPENCV的cvtColor函数，色彩通道的转换，第一个参数传入图像数据，第二个参

传入转换形式BGR2GRAY是BGR格式转为灰度格式。

gray_train[i]=cv.cvtColor(X_train[i].astype('uint8'),cv.COLOR_BGR2GRAY)

　　

我们仅对训练集和验证集做了转换，如下：

################################
#获取灰度图像
gray_train = np.zeros((X_train.shape[0],X_train.shape[1],X_train.shape[2]))
gray_val = np.zeros((X_val.shape[0],X_val.shape[1],X_val.shape[2]))
for i in range(X_train.shape[0]):
    gray_train[i]=cv.cvtColor(X_train[i].astype('uint8'),cv.COLOR_BGR2GRAY)
print(gray_train.shape)
for i in range(X_val.shape[0]):
    gray_val[i]=cv.cvtColor(X_val[i].astype('uint8'),cv.COLOR_BGR2GRAY)

　

接下来需要获取它的HOG特征，此时我们用了CV的HOG类，先声明一个类~~

hog = cv.HOGDescriptor((32,32), (8,8), (4,4), (4,4), 9, 1)

　　

类中前四个参数是size，后两个是int对于hog的具体介绍，在本文就不介绍了，

后续我专门写个图像的帖子介绍。我简述一下，第一个是窗口大小，第二个是块

的大小，第三个是块每次移动的位移量，第四个是胞的大小，第五个参数是每个

包内统计的梯度方向的类数。首先，包是在块里面的8*8的块可以容纳4个包，会

计算4个包的梯度数据，每个包会统计9个方向的数据，这样就4*9=36个，然后

块每次移动(4,4)这样就在一个窗口里会出现7*7个块，故一共81*36=1764个。

~~~~~~~~~~~emmmm这么理解先

你可以参考下这个人解释的在看看

http://blog.sina.com.cn/s/blog_48e673350102vcv8.html

这样呢，我们声明了一个类，并且声明一个矩阵，向量维度是1764存储HOG特征。

###################################
#获取HOG特征
hog = cv.HOGDescriptor((32,32), (8,8), (4,4), (4,4), 9, 1)
hist_train = np.zeros((gray_train.shape[0],1764))
hist_val = np.zeros((gray_val.shape[0],1764))

　　

然后，接下来要计算hog特征了，此时用到类的computer函数，传入三个参数，图像，

图像的大小，窗口的单位移动量。也就是说窗口还要再图像里面移动，可以知道hog

特征又增大了，这里由于我们图像比较小我们就不移动窗口了。

for i in range(gray_train.shape[0]):
    histt = hog.compute(gray_train[i].astype('uint8'),(32,32),(0,0))
    hist_train[i] = histt.reshape((-1,))


for i in range(gray_val.shape[0]):
    histt = hog.compute(gray_val[i].astype('uint8'),(32,32),(0,0))
    hist_val[i] = histt.reshape((-10,))

　　

emmmm这就求完了，接下来用SVM训练一下~~~~~

训练之前我也参考这答案对特征处理了一下，类似于归一化，让数据更接近。

先将数据乘1000，小数我感觉不太好看

hist_train = 1000 * hist_train
hist_val = 1000 * hist_val

　

然后减去平均值，每一列

hist_train_mean = np.mean(hist_train,axis=0,keepdims=True)

hist_val_mean = np.mean(hist_val,axis=0,keepdims=True)
hist_train -= hist_train_mean
hist_val -= hist_val_mean

　　

　再除以标准差

std_feat = np.std(hist_train,axis=0,keepdims=True)
print(std_feat)
hist_train /= std_feat
hist_val /= std_feat

　　

好，差不多了

我们开始训练

#step4 训练数据

SVM2 = SVM()
SVM2.train(hist_train,Y_train,learning_rate=2.5e-7,reg=4e5,num_iters=1000,verbose = True)
Y1 = SVM2.predict(hist_val)
Y2 = SVM2.predict(hist_train)
print('The Train Data result is %f'%np.mean(Y2 == Y_train))
print('The Val Data result is %f'%np.mean(Y1 == Y_val))

　　

结果如下：

啊，应该还要补充一个神经网络训练~~~~~~~~~