ConvMAE实战:使用ConvMAE实现对植物幼苗的分类(非官方)(一)

摘要

本文通过对植物幼苗分类的实际例子来感受一下ConvMAE模型的效果。模型来自官方,我自己写了train和test部分。从得分情况来看,这个模型不是很好,我训练了1000个epoch,最终得分是93.X%,而且收敛很慢。

请添加图片描述

所以就不详细介绍这个模型,带领大家从实战的角度体验一下。

这篇文章能让你学到:

  1. 如何使用数据增强,包括transforms的增强、CutOut、MixUp、CutMix等增强手段?
  2. 如何调用自定义的模型?
  3. 如何使用pytorch自带混合精度?
  4. 如何使用梯度裁剪防止梯度爆炸?
  5. 如何使用DP多显卡训练?
  6. 如何绘制loss和acc曲线?
  7. 如何生成val的测评报告?
  8. 如何编写测试脚本测试测试集?
  9. 如何使用余弦退火策略调整学习率?
  10. 如何使用AverageMeter类统计ACC和loss等自定义变量?
  11. 如何理解和统计ACC1和ACC5?

安装包

1、安装timm

使用pip就行,命令:

pip install timm

数据增强Cutout和Mixup

为了提高成绩我在代码中加入Cutout和Mixup这两种增强方式。实现这两种增强需要安装torchtoolbox。安装命令:

pip install torchtoolbox

Cutout实现,在transforms中。

from torchtoolbox.transform import Cutout
# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    Cutout(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])

])

需要导入包:from timm.data.mixup import Mixup,

定义Mixup,和SoftTargetCrossEntropy

  mixup_fn = Mixup(
    mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None,
    prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch',
    label_smoothing=0.1, num_classes=12)
 criterion_train = SoftTargetCrossEntropy()

参数详解:

mixup_alpha (float): mixup alpha 值,如果 > 0,则 mixup 处于活动状态。

cutmix_alpha (float):cutmix alpha 值,如果 > 0,cutmix 处于活动状态。

cutmix_minmax (List[float]):cutmix 最小/最大图像比率,cutmix 处于活动状态,如果不是 None,则使用这个 vs alpha。

如果设置了 cutmix_minmax 则cutmix_alpha 默认为1.0

prob (float): 每批次或元素应用 mixup 或 cutmix 的概率。

switch_prob (float): 当两者都处于活动状态时切换cutmix 和mixup 的概率 。

mode (str): 如何应用 mixup/cutmix 参数(每个’batch’,‘pair’(元素对),‘elem’(元素)。

correct_lam (bool): 当 cutmix bbox 被图像边框剪裁时应用。 lambda 校正

label_smoothing (float):将标签平滑应用于混合目标张量。

num_classes (int): 目标的类数。

项目结构

ConvMAE_demo
├─data
│  ├─Black-grass
│  ├─Charlock
│  ├─Cleavers
│  ├─Common Chickweed
│  ├─Common wheat
│  ├─Fat Hen
│  ├─Loose Silky-bent
│  ├─Maize
│  ├─Scentless Mayweed
│  ├─Shepherds Purse
│  ├─Small-flowered Cranesbill
│  └─Sugar beet
├─models
│  ├─__init__.py
│  ├─models_convvit.py
│  └─vision_transformer.py
├─checkpoint.pth
├─mean_std.py
├─makedata.py
├─train.py
└─test.py

mean_std.py:计算mean和std的值。

makedata.py:生成数据集。

models_convvit.py和vision_transformer:来自官方的pytorch版本的代码。

checkpoint.pth:预训练权重。作者把预训练权重放到谷歌网盘上,不方便下载。我把它传到了CSDN上。
下载链接:https://download.csdn.net/download/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/85467960?spm=1001.2014.3001.5503
为了能在DP方式中使用混合精度,还需要在模型的forward函数前增加@autocast().
ConvMAE实战:使用ConvMAE实现对植物幼苗的分类(非官方)(一)

计算mean和std

为了使模型更加快速的收敛,我们需要计算出mean和std的值,新建mean_std.py,插入代码:

from torchvision.datasets import ImageFolder
import torch
from torchvision import transforms

def get_mean_and_std(train_data):
    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
        train_data, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=0,
        pin_memory=True)
    mean = torch.zeros(3)
    std = torch.zeros(3)
    for X, _ in train_loader:
        for d in range(3):
            mean[d] += X[:, d, :, :].mean()
            std[d] += X[:, d, :, :].std()
    mean.div_(len(train_data))
    std.div_(len(train_data))
    return list(mean.numpy()), list(std.numpy())

if __name__ == '__main__':
    train_dataset = ImageFolder(root=r'data1', transform=transforms.ToTensor())
    print(get_mean_and_std(train_dataset))

数据集结构:

image-20220221153058619

运行结果:

([0.3281186, 0.28937867, 0.20702125], [0.09407319, 0.09732835, 0.106712654])

把这个结果记录下来,后面要用!

生成数据集

我们整理还的图像分类的数据集结构是这样的

data
├─Black-grass
├─Charlock
├─Cleavers
├─Common Chickweed
├─Common wheat
├─Fat Hen
├─Loose Silky-bent
├─Maize
├─Scentless Mayweed
├─Shepherds Purse
├─Small-flowered Cranesbill
└─Sugar beet

pytorch和keras默认加载方式是ImageNet数据集格式,格式是

├─data
│  ├─val
│  │   ├─Black-grass
│  │   ├─Charlock
│  │   ├─Cleavers
│  │   ├─Common Chickweed
│  │   ├─Common wheat
│  │   ├─Fat Hen
│  │   ├─Loose Silky-bent
│  │   ├─Maize
│  │   ├─Scentless Mayweed
│  │   ├─Shepherds Purse
│  │   ├─Small-flowered Cranesbill
│  │   └─Sugar beet
│  └─train
│      ├─Black-grass
│      ├─Charlock
│      ├─Cleavers
│      ├─Common Chickweed
│      ├─Common wheat
│      ├─Fat Hen
│      ├─Loose Silky-bent
│      ├─Maize
│      ├─Scentless Mayweed
│      ├─Shepherds Purse
│      ├─Small-flowered Cranesbill
│      └─Sugar beet

新增格式转化脚本makedata.py,插入代码:

import glob
import os
import shutil

image_list=glob.glob('data1/*/*.png')
print(image_list)
file_dir='data'
if os.path.exists(file_dir):
    print('true')
    #os.rmdir(file_dir)
    shutil.rmtree(file_dir)#删除再建立
    os.makedirs(file_dir)
else:
    os.makedirs(file_dir)

from sklearn.model_selection import train_test_split
trainval_files, val_files = train_test_split(image_list, test_size=0.3, random_state=42)
train_dir='train'
val_dir='val'
train_root=os.path.join(file_dir,train_dir)
val_root=os.path.join(file_dir,val_dir)
for file in trainval_files:
    file_class=file.replace("\\","/").split('/')[-2]
    file_name=file.replace("\\","/").split('/')[-1]
    file_class=os.path.join(train_root,file_class)
    if not os.path.isdir(file_class):
        os.makedirs(file_class)
    shutil.copy(file, file_class + '/' + file_name)

for file in val_files:
    file_class=file.replace("\\","/").split('/')[-2]
    file_name=file.replace("\\","/").split('/')[-1]
    file_class=os.path.join(val_root,file_class)
    if not os.path.isdir(file_class):
        os.makedirs(file_class)
    shutil.copy(file, file_class + '/' + file_name)

完成上面的内容就可以开启训练和测试了,详见下面的链接:

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