【MatConvnet速成】MatConvnet图像分类从模型自定义到测试

1 MatConvnet是什么

不同于各类深度学习框架广泛使用的语言Python，MatConvnet是用matlab作为接口语言的开源深度学习库，底层语言是cuda。

官网地址为：http://www.vlfeat.org/matconvnet/

github地址为：https://github.com/vlfeat/matconvnet

因为是在matlab下面，所以debug的过程非常的方便，而且本身就有很多的研究者一直都使用matlab语言，所以其实该语言的群体非常大。

在用python之前，我也是用matlab的，那个经典的deep-learning-toolbox的代码其实也非常值得研读，说起来，matlab还是非常做图像处理的。

2 MatConvnet训练准备

2.1 安装

以linux系统为例，首先要安装好matlab，这个大家自己搞定吧。然后，在matlab环境下进行安装，几行代码就可以。

mex -setup ##设置好编译器

untar('http://www.vlfeat.org/matconvnet/download/matconvnet-1.0-beta25.tar.gz') ;

cd matconvnet-1.0-beta25

run matlab/vl_compilenn ;

没有报错的话就完成了，完成后为了确保没有问题，先用官方的例子确认一下。

%下载预训练模型

urlwrite(... 'http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/imagenet-vgg-f.mat', ... 'imagenet-vgg-f.mat')

%设置环境

run matlab/vl_setupnn

%载入模型

net = load('imagenet-vgg-f.mat') ; net = vl_simplenn_tidy(net)

%读取图像并预处理

im = imread('peppers.png') ; im_ = single(im) ; % note: 255 range

im_ = imresize(im_, net.meta.normalization.imageSize(1:2)) ; im_ = im_ - net.meta.normalization.averageImage ;

%得到结果

res = vl_simplenn(net, im_) ;

result.scores = squeeze(gather(res(end).x)) ; [bestScore, best] = max(scores) ; figure(1) ; clf ; imagesc(im) ;

title(sprintf('%s (%d), score %.3f',... net.meta.classes.description{best}, best, bestScore)) ;

成功的话结果如下：

更复杂的还可以用DagNN wrapper的API，不过这不是本文的主要目标，因此不再讲述。

当然，我们是要用GPU的，所以还要完成GPU编译，按照这里来：

http://www.vlfeat.org/matconvnet/install/

因为版本不一定完全匹配，所以用nvcc编译。

vl_compilenn('enableGpu', true, 'cudaRoot', '/usr/local/cuda','cudaMethod', 'nvcc')

2.2 数据准备

前面讲了官方的例子，接下来就是要用我们自己的例子了，第一步还是老规矩，准备数据，完整的代码如下。

function imdb = mydataset(datadir)

inputSize =[48,48,1];

subdir=dir(datadir);

imdb.images.data=[];

imdb.images.labels=[];

imdb.images.set = [] ;

imdb.meta.sets = {'train', 'val', 'test'} ;

image_counter=0;

trainratio=0.8;

subdir

for i=3:length(subdir)

imgfiles=dir(fullfile(datadir,subdir(i).name));

imgpercategory_count=length(imgfiles)-2;

disp([i-2 imgpercategory_count]);

image_counter=image_counter+imgpercategory_count;

for j=3:length(imgfiles)

img=imread(fullfile(datadir,subdir(i).name,imgfiles(j).name));

img=imresize(img, inputSize(1:2));

img=single(img);

% [~,~,d]=size(img);

% if d==3

% img=rgb2gray(img);

% continue;

% end

imdb.images.data(:,:,:,end+1)=single(img);

imdb.images.labels(end+1)= i-2;

if j-2<imgpercategory_count*trainratio

imdb.images.set(end+1)=1;

else

imdb.images.set(end+1)=3;

end

end

end

dataMean=mean(imdb.images.data,4);

imdb.images.data = single(bsxfun(@minus,imdb.images.data, dataMean)) ;

imdb.images.data_mean = dataMean;

end

如果使用过Matlab的同学，应该一下就看懂了，实际上就是3个步骤：

1）使用fullfile函数遍历图像。

2）预处理，包括缩放，类型转换等。

3）生成IMDB格式数据集。

2.3 网络定义

还是跟以前一样，定义一个3层的卷积神经网络，非常简单，不做过多注释了噢。

function net =simpleconv3() rng('default'); rng(0) ; f=1/100 ; usebatchNormalization = true ; net.layers = {}; net.layers{end+1} = struct('type', 'conv', ... 'weights', {{f*randn(3,3,3,12, 'single'), zeros(1, 12, 'single')}}, ... 'stride', 1, ... 'pad', 1) ; net.layers{end+1} = struct('type', 'pool', ... 'method', 'max', ... 'pool', [2 2], ... 'stride', 2, ... 'pad', 0) ; net.layers{end+1} = struct('type', 'relu') ; net.layers{end+1} = struct('type', 'conv', ... 'weights', {{f*randn(3,3,12,24, 'single'),zeros(1,24,'single')}}, ... 'stride', 1, ... 'pad', 1) ; net.layers{end+1} = struct('type', 'pool', ... 'method', 'max', ... 'pool', [2 2], ... 'stride', 2, ... 'pad', 0) ; net.layers{end+1} = struct('type', 'relu') ; net.layers{end+1} = struct('type', 'conv', ... 'weights', {{f*randn(3,3,24,48, 'single'),zeros(1,48,'single')}}, ... 'stride', 1, ... 'pad', 1) ; net.layers{end+1} = struct('type', 'pool', ... 'method', 'max', ... 'pool', [2 2], ... 'stride', 2, ... 'pad', 0) ; net.layers{end+1} = struct('type', 'relu') ; net.layers{end+1} = struct('type', 'conv', ... 'weights', {{f*randn(6,6,48,2, 'single'),zeros(1,2,'single')}}, ... 'stride', 1, ... 'pad', 0) ; net.layers{end+1} = struct('type', 'softmaxloss') ; net = insertBnorm(net, 1) ; net = insertBnorm(net, 5) ; net = insertBnorm(net, 9) ; % Meta parameters net.meta.inputSize = [48 48 3] ; net.meta.trainOpts.learningRate = logspace(-2, -5, 100); net.meta.trainOpts.numEpochs = 50 ; net.meta.trainOpts.batchSize = 16 ; % Fill in defaul values net = vl_simplenn_tidy(net) ; end % --------------------------------------------------------------------

3 模型训练

完整代码如下。

function [net, info] = trainconv3() global datadir; run matlab/vl_setupnn ; %初始化 datadir='/home/longpeng/project/LongPeng_ML_Course/projects/classification/matconvnet/conv3/mouth'; opts.expDir = fullfile('/home/longpeng/project/LongPeng_ML_Course/projects/classification/matconvnet/conv3/','imdb') ; opts.imdbPath = fullfile(opts.expDir, 'imdb.mat'); if exist(opts.imdbPath,'file') imdb=load(opts.imdbPath); else imdb=mydataset(datadir); mkdir(opts.expDir) ; save(opts.imdbPath, '-struct', 'imdb') ; end net=simpleconv3(); net.meta.normalization.averageImage =imdb.images.data_mean ; opts.train.gpus=1; [net, info] = cnn_train(net, imdb, getBatch(opts), ... 'expDir', opts.expDir, ... net.meta.trainOpts, ... opts.train, ... 'val', find(imdb.images.set == 3)) ; function fn = getBatch(opts) % -------------------------------------------------------------------- fn = @(x,y) getSimpleNNBatch(x,y) ; end function [images, labels] = getSimpleNNBatch(imdb, batch) images = imdb.images.data(:,:,:,batch) ; labels = imdb.images.labels(1,batch) ; if opts.train.gpus > 0 images = gpuArray(images) ; end end end

总共就这么几个步骤：

1）初始化环境，run matlab/vl_setupnn 。

2）定义网络：net=simpleconv3()。

3）调用训练接口：[net, info] = cnn_train(net, imdb, getBatch(opts)。

4 可视化

工具已经给封装好了可视化，直接运行代码就会跳出来，可以看出收敛正常，略有过拟合，展示的分别是softmax损失和错误率。

5 测试

%netpath=[opts.expDir '/net-epoch-50.mat'];

netpath='/home/longpeng/project/LongPeng_ML_Course/projects/classification/matconvnet/conv3/imdb/net-epoch-50.mat';

class=1;index=1;

datadir='/home/longpeng/project/LongPeng_ML_Course/projects/classification/matconvnet/conv3/mouth';

subdir=dir(datadir);

imgfiles=dir(fullfile(datadir,subdir(class+2).name));

img=imread(fullfile(datadir,subdir(class+2).name,imgfiles(index+2).name));

imshow(img);

net=load(netpath);

net=net.net;

im_=single(img);

im_=imresize(im_,net.meta.inputSize(1:2));

im_=im_ - net.meta.normalization.averageImage;

opts.batchNormalization = false ;

net.layers{end}.type = 'softmax';

res=vl_simplenn(net,im_);

scores=squeeze(gather(res(end).x));

[bestScore,best]=max(scores);

str=[subdir(best+2).name ':' num2str(bestScore)];

title(str);

disp(str);

从上面可以看出，就是载入模型，完成正确的预处理，然后进行分类。

一个样本的结果如下，0:0.99968，表示分类为类别0的概率是0.99968，可知结果正确，0代表的类别就是中性表情。

总结

有很多的优秀代码仍然使用matconvnet，而且它的社区所包含的预训练模型也非常多，非常适合训练过程中进行调试，建议大家有Matlab环境和多余精力的可以学习一下，学习成本很低，技多不压身嘛。