Keras Xception Multi loss 细粒度图像分类

作者: 梦里茶

如果觉得我的工作对你有帮助,就点个star

关于

这是百度举办的一个关于狗的细粒度分类比赛,比赛链接: http://js.baidu.com/

框架

硬件

  • Geforce GTX 1060 6G
  • Intel® Core™ i7-6700 CPU
  • Memory 8G

模型

Xception结构图

  • 这篇Person Re-id论文的启发,在多分类基础上增加一个样本是否相同判断的二分类loss,增加类间距离,减小类内距离

Keras实现

  • 去掉Xception最后用于imagenet分类的全连接层,获取图像深度特征
  • 输入两张图片,可能属于相同类也可能属于不同类
  • 根据特征和标签进行多分类训练
  • 同时以两图是否属于同一类作为二分类标签训练

数据预处理

  • 从Baidu云下载数据
  • 训练集: http://pan.baidu.com/s/1slLOqBz Key: 5axb
  • 测试集: http://pan.baidu.com/s/1gfaf9rt Key:fl5n
  • 按类别把图片放在不同的目录下,方便ImageDataGenerator的使用
  • 因为先前我把图片命名为这种格式"typeid_randhash.jpg"了, 所以我写了这段代码来做图片移动的工作img2keras.py
  • 数据预处理还有许多细节要处理,遇到问题的话可以先查看keras的文档,如果还有问题,可以提issue.

训练

  • 使用Keras的ImageDataGenerator接口进行数据增广
  • 同时使用ImageDataGenerator做数据增广并进行正负样本对采样是一个难点.因为从ImageDataGenerator获得的图片被打乱了. 遍历数据集找同类样本作为正样本效率很低,幸运的是,在每个batch中,存在同类的样本,所以我们可以通过在同一个batch中交换同类样本的位置,构造出包含正样本对的另一个输入.
  • 冻结Xception的卷积层,采用ADMM训练多分类和二分类模型.
  • 解冻Xception卷积层的最后两个block(总共有12个block,最后两个block从Xception的105层开始)继续使用SGD训练
  • 去掉数据增广,再训练直至收敛

代码

一些测试结果

  • InceptionV3,多分类模型: 0.2502
  • Xception,多分类模型: 0.2235
  • Xception, 混合模型: 0.211
  • Xception, 混合模型,最后去掉数据增广再训练: 0.2045

如果发现代码里有bug,麻烦开个issue告诉我或者来个PR修复一下,万分感谢!

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