图像识别算法–VGG16
[TOC]
1、参考文献
VGG16：[1]SIMONYAN K, ZISSERMAN A. Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition[M/OL]. arXiv, 2015[2023-04-07]. http://arxiv.org/abs/1409.1556.
Dropout：[2]SRIVASTAVA N, HINTON G, KRIZHEVSKY A, 等. Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting[J].
2、VGG16理论
2.1 VGG16 优点
1、使用3×3的卷积核而非7×7的卷积核
First, we incorporate three non-linear rectification layers instead of a single one, which makes the decision function more discriminative. Second, we decrease the number of parameters.
也就是说VGG16一方面减少了参数（相对于7×7），另外一方面通过3非线性层，更加具有非线性表达能力
2.2 VGG16网络结构图
VGG设计的神经网络结构图：
D：dropout
图片变化过程：
1：输入我们的川建国（224x224x3）—>224x224x64—>112x112x64
2：112x112x64—>112x112x128—>56x56x128
3：56x56x128—>56x56x256—>56x56x256—>28x28x256
4：28x28x256—>28x28x512—>28x28x512—>14x14x512
5：14x14x512—>14x14x512—>14x14x512—>7x7x512
变化过程第一个数字代表输入，最后一个数字代表这一层的输出，下一层的输入
全连接层：
1、输入：7x7x512（25088），输出：4096
2、输入：4096，输出4096
3、输入：4096，输出1000 (因为进行的是1000个分类）
在参考文献1中作者同时比较了下面几种不同结构（VGG11、VGG16与VGG19）：
建议：
we have found that our conceptually much simpler scheme already provides a speedup of 3.75 times on an off-the-shelf 4-GPU system, as compared to using a single GPU. On a system equipped with four NVIDIA Titan Black GPUs, training a single net took 2–3 weeks depending on the architecture.
我们发现，与使用单个GPU相比，我们在概念上更简单的方案已经在现成的4 – GPU系统上提供了3.75倍的加速比。在搭载4个NVIDIA Titan Black GPU的系统上，根据架构的不同，训练单个网络需要2 ~ 3周。
访问链接：https://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/index.php
如果想复现VGG16，直接使用论文作者数据是不要切合实际的：1、数据过大；2、没有这么高的电脑配置。
推荐使用数据集：https://download.pytorch.org/tutorial/hymenoptera_data.zip
url = "https://download.pytorch.org/tutorial/hymenoptera_data.zip"
save_path = os.path.join(data_dir, "hymenoptera_data.zip")
if not os.path.exists(save_path):
urllib.request.urlretrieve(url, save_path)
zip = zipfile.ZipFile(save_path)
zip.extractall(data_dir)
zip.close()
os.remove(save_path)pytorch官方数据，主要是实现蜜蜂和蚂蚁分类，不过在使用前必须对图片进行处理，因为他提供的图片并非都是224x224x3，所以需要对图片进行转换。
"""
图片预处理：
1、图片裁剪
2、标准化
3、图片旋转
"""
class ImageTransform():
def __init__(self, resize, mean, std):
self.data_transform = {
'train': transforms.Compose([
transforms.RandomResizedCrop(resize, scale=(0.5, 1.0)),
#scale在调整大小之前，指定裁剪的随机区域的下限和上限。规模是相对于原始图像的面积来定义的
transforms.RandomHorizontalFlip(), #以给定的概率随机水平翻转给定的图像
transforms.ToTensor(), #将图片转化为张量
transforms.Normalize(mean, std) #将图片进行正则化
]),
'val': transforms.Compose([
transforms.Resize(resize), #改变尺寸
transforms.CenterCrop(resize), #中心裁剪图像
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean, std)
])
}
def __call__(self, img, phase='train'):
return self.data_transform[phase](img)上述代码涉及到一个理论：在卷积神经网络中（VGG也是一种卷积神经网络），在对于训练集数据不足的时候，可以尝试对图片进行旋转等操作来补充训练集数据。比如我们川建国，我旋转他就相当于又增加了一个训练集数据。
如果实验室电脑配置不够：建议直接租算力（如果只是轻微使用深度学习+实验室没钱）
推荐网站：AutoDL-品质GPU租用平台-租GPU就上AutoDL，学生认证价格也还ok。网站提供GPU（部分）：
多尺度评价的实验结果：
作者操作过程中还使用了：1、$L_{2}$范数；2、设置0.5的dropout
2.2.1 复现代码
#定义训练网络 VGG-16
import torch.nn.functional as F
class vgg16(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
#开始定义网络结构
self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=(1,1))
self.conv2 = torch.nn.Conv2d(64, 64, 3, padding=(1, 1))
self.pool1 = torch.nn.MaxPool2d((2, 2), padding=(1, 1)) #64x112x112
self.conv3 = torch.nn.Conv2d(64, 128,3,padding=(1,1))
self.conv4 = torch.nn.Conv2d(128, 128, 3, padding=(1, 1))
self.pool2 = torch.nn.MaxPool2d((2, 2), padding=(1, 1))
self.conv5 = torch.nn.Conv2d(128, 256,3, padding=(1,1))
self.conv6 = torch.nn.Conv2d(256, 256,3, padding=(1, 1))
self.conv7 = torch.nn.Conv2d(256, 256,3, padding=(1, 1))
self.pool3 = torch.nn.MaxPool2d((2,2), padding=(1, 1))
self.conv8 = torch.nn.Conv2d(256, 512,3, padding=(1,1))
self.conv9 = torch.nn.Conv2d(512, 512,3, padding=(1, 1))
self.conv10 = torch.nn.Conv2d(512, 512,3, padding=(1, 1))
self.pool4 = torch.nn.MaxPool2d((2,2),padding=(1, 1))
self.conv11 = torch.nn.Conv2d(512, 512,3)
self.conv12 = torch.nn.Conv2d(512, 512,3, padding=(1, 1))
self.conv13 = torch.nn.Conv2d(512, 512,3, padding=(1, 1))
self.pool5 = torch.nn.MaxPool2d((2,2),padding=(1, 1))
self.fc1 = nn.Linear(512*7*7, 4096)
self.dropout1 = nn.Dropout(0.5)
self.fc2 = nn.Linear(4096, 4096)
self.dropout2 = nn.Dropout(0.5)
self.fc3 = nn.Linear(4096, 2)
def forward(self, x):
insize = x.size(0)
out = F.relu(self.conv1(x))
out = self.pool1(F.relu(self.conv2(out)))
out = F.relu(self.conv3(out))
out = self.pool2(F.relu(self.conv4(out)))
out = F.relu(self.conv5(out))
out = F.relu(self.conv6(out))
out = self.pool3(F.relu(self.conv7(out)))
out = F.relu(self.conv8(out))
out = F.relu(self.conv9(out))
out = self.pool4(F.relu(self.conv10(out)))
out = F.relu(self.conv11(out))
out = F.relu(self.conv12(out))
out = self.pool5(F.relu(self.conv13(out)))
out = out.view(insize, -1) #这里对于不同数据处理会有不一样，-1位于后面相当于直接将数据进行平铺-->1*n；
# -1位于前面则--->n*1
out = self.dropout1(self.act1(self.fc1(out)))
out = self.dropout2(self.act1(self.fc2(out)))
out = self.fc3(out)
out = F.log_softmax(out, dim=1)
return out
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'CPU')
vgg = vgg16()
x = torch.rand(size=(4, 3, 224, 224)) #相当于4张224x224的图片，所以旋转out.view(insize, -1)
"""
x = torch.rand(size=(3, 224, 224)) out.view(224*224*3, -1)
"""
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