影像分類別實作：根據 CNN 模型與預訓練模型應用

隨著深度學習技術的發展，影像分類別在各個領域的應用日益廣泛。本文將以 CIFAR-10 資料集為例，使用 TensorFlow 2 和 Keras 框架，演示如何構建、訓練和評估一個 CNN 模型，並探討如何利用預訓練模型提升分類別效能。首先，我們會對 CIFAR-10 資料集進行分析和預處理，包含資料載入、正規化等步驟。接著，我們將逐步構建一個 CNN 模型，其中包含卷積層、池化層、全連線層等核心元件，並使用合適的啟用函式和損失函式。在模型訓練階段，我們會使用 Adam 最佳化器，並監控訓練過程中的準確率和損失值。最後，我們將評估模型在測試集上的效能，並探討如何使用預訓練模型（如 VGG、ResNet 等）進行遷移學習，以進一步提升影像分類別的準確性。

影像分類別的基礎

影像分類別是一個基本而又迷人的挑戰，在電腦視覺的廣闊領域中，它是將影像分類別到預先定義的類別或型別中。這個過程涉及使用人工智慧演算法分析和提取影像中的訊息，並對影像所屬的類別做出預測。影像分類別是一個電腦視覺中非常重要的任務，它嘗試使機器能夠像人類一樣理解和解釋視覺世界。

影像分類別的重要性

隨著大型資料集的廣泛可用和機器學習技術的進步，影像識別和分類別在各個行業中越來越重要。這些技術在醫學、交通、安全等領域都有著廣泛的應用。

本章結構

在本章中，我們將涵蓋以下主題：

影像分類別的介紹
資料理解
資料載入和預處理
建立、訓練和評估卷積神經網路（CNN）模型
使用預訓練模型進行影像分類別

影像分類別的應用

影像分類別的應用非常廣泛，包括但不限於：

醫學影像分析
物體偵測和識別
自動駕駛
安全監控

建立影像分類別器

要建立一個影像分類別器，我們需要進行以下步驟：

資料收集和預處理：收集影像資料並進行預處理，例如調整影像大小、歸一化等。
模型選擇和訓練：選擇合適的CNN模型，例如VGG、ResNet、DenseNet等，並對模型進行訓練。
模型評估：評估模型的效能，例如使用精確度、召回率、F1分數等指標。
模型最佳化：根據評估結果，對模型進行最佳化，例如調整超引數、使用預訓練模型等。

使用預訓練模型

使用預訓練模型可以節省訓練時間和提高模型的效能。預訓練模型是在大型資料集上預先訓練好的模型，可以用於影像分類別任務。例如，VGG、ResNet、DenseNet等都是常用的預訓練模型。

內容解密：

以上內容介紹了影像分類別的基礎和應用，並簡要描述了建立影像分類別器的步驟。影像分類別是一個電腦視覺中非常重要的任務，它有著廣泛的應用。透過使用CNN模型和預訓練模型，可以有效地實作影像分類別任務。

# 示例：使用Keras建立一個簡單的CNN模型
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

圖表翻譯：

  graph LR
    A[影像分類別] --> B[資料收集和預處理]
    B --> C[模型選擇和訓練]
    C --> D[模型評估]
    D --> E[模型最佳化]
    E --> F[使用預訓練模型]
    F --> G[影像分類別器]

此圖表展示了建立影像分類別器的步驟，從影像分類別任務開始，經過資料收集和預處理、模型選擇和訓練、模型評估、模型最佳化，最終使用預訓練模型建立影像分類別器。

影像分類別入門

在本章中，我們將探討如何使用 TensorFlow 2 在 Python 中開發一個功能性的卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）。我們將學習如何實作不同的 CNN 架構元件，下載、預處理和載入輸入影像到 CNN 模型。另外，我們還將學習如何實作 TensorFlow 2 中的預訓練模型，訓練模型和評估模型。最後，我們將學習如何使用訓練好的 CNN 模型進行自定義影像分類別。

影像分類別簡介

在前面的章節中，我們已經學習瞭如何使用 TensorFlow 2 設計 CNN。在本章中，我們將學習如何從頭開始建立一個功能性的 CNN 模型。然而，在訓練 CNN 模型之前，我們需要收集資料集，瞭解資料集，載入和預處理資料。TensorFlow 2 中還提供了許多預訓練的 CNN 模型，我們需要學習如何利用這些預訓練模型的學習特徵來處理我們自己的資料集。

資料理解

我們將使用 CIFAR-10 資料集來識別影像中的物體。CIFAR-10 資料集包含 60,000 張影像，每張影像的大小為 32x32 畫素。這些影像分為 10 個目標類別，每個類別包含 6,000 張影像。其中，50,000 張影像用於訓練，10,000 張影像用於測試。

CIFAR-10 資料集的官方網站提供了下載資料集的連結。該資料集由玄貓、Vinod Nair 和 Geoffrey Hinton 收集。

CIFAR-10 資料集的 10 個目標類別是：

飛機
汽車
鳥
貓
鹿
狗
青蛙
馬
船
卡車

首先，我們需要匯入一些必要的函式庫，並使用 wget 命令下載 CIFAR-10 資料集。然後，我們將學習如何預處理資料和建立 CNN 模型。

下載資料集

!wget https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz

解壓縮資料集

import tarfile
tar = tarfile.open('cifar-10-python.tar.gz', 'r:gz')
tar.extractall()
tar.close()

載入資料集

import pickle
def unpickle(file):
    with open(file, 'rb') as fo:
        dict = pickle.load(fo, encoding='bytes')
    return dict

train_data = []
train_labels = []
for i in range(1, 6):
    data_dict = unpickle('cifar-10-batches-bin/data_batch_{}'.format(i))
    train_data.append(data_dict[b'data'])
    train_labels.append(data_dict[b'labels'])

test_data_dict = unpickle('cifar-10-batches-bin/test_batch')
test_data = test_data_dict[b'data']
test_labels = test_data_dict[b'labels']

預處理資料

import numpy as np
train_data = np.concatenate(train_data, axis=0)
train_labels = np.concatenate(train_labels, axis=0)
test_data = np.array(test_data)
test_labels = np.array(test_labels)

train_data = train_data.reshape(-1, 3, 32, 32).transpose(0, 2, 3, 1).astype(np.float32)
test_data = test_data.reshape(-1, 3, 32, 32).transpose(0, 2, 3, 1).astype(np.float32)

train_data /= 255.0
test_data /= 255.0

建立 CNN 模型

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

訓練模型

model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(test_data, test_labels))

評估模型

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

使用模型進行分類別

predictions = model.predict(test_data)

圖表翻譯

  graph LR
    A[資料集] --> B[預處理]
    B --> C[建立 CNN 模型]
    C --> D[訓練模型]
    D --> E[評估模型]
    E --> F[使用模型進行分類別]

內容解密

以上程式碼展示瞭如何使用 TensorFlow 2 建立一個簡單的 CNN 模型，並使用 CIFAR-10 資料集進行訓練和評估。首先，我們需要下載和解壓縮資料集，然後載入和預處理資料。接下來，我們建立一個簡單的 CNN 模型，並使用 Adam 最佳化器和 sparse_categorical_crossentropy 損失函式進行編譯。然後，我們訓練模型 10 個 epochs，並使用 test_data 和 test_labels 進行評估。最後，我們使用模型進行分類別，並輸出預測結果。

使用 TensorFlow 載入 CIFAR-10 資料集

TensorFlow 提供了一個簡單的方式來載入 CIFAR-10 資料集。以下是載入資料集的程式碼：

import tensorflow as tf

cifar = tf.keras.datasets.cifar10
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar.load_data()

這段程式碼會下載 CIFAR-10 資料集，並將其儲存在 Colab 的 session storage 中。

下載資料集

下載完成後，我們可以在 Colab 的左側面板中看到一個名為 cifar-10-python.tar.gz 的檔案。這個檔案是 CIFAR-10 資料集的壓縮檔。

解壓縮檔案

由於這個檔案是 tar.gz 檔案，所以我們需要使用 tar 命令來解壓縮它。以下是解壓縮的程式碼：

!tar -xvf cifar-10-python.tar.gz

這段程式碼會解壓縮 CIFAR-10 資料集，並將其儲存在一個名為 cifar-10-batches-py 的目錄中。

載入資料

現在，我們可以使用 Python 的 pickle 函式庫來載入資料。以下是載入資料的程式碼：

import pickle

def unpickle(file):
    with open(file, 'rb') as fo:
        dict = pickle.load(fo, encoding='bytes')
    return dict

這段程式碼定義了一個 unpickle 函式，該函式可以讀取 pickle 檔案並將其反序列化為 Python 物件。

載入訓練和測試資料

現在，我們可以使用 unpickle 函式來載入訓練和測試資料。以下是載入資料的程式碼：

def load_data(file_location):
    # 載入訓練資料
    train_data = []
    for i in range(1, 6):
        file_name = f'data_batch_{i}.bin'
        file_path = f'{file_location}/{file_name}'
        dict = unpickle(file_path)
        train_data.extend(dict[b'data'])
    
    # 載入測試資料
    test_data = []
    file_name = 'test_batch.bin'
    file_path = f'{file_location}/{file_name}'
    dict = unpickle(file_path)
    test_data.extend(dict[b'data'])
    
    return train_data, test_data

這段程式碼定義了一個 load_data 函式，該函式可以載入訓練和測試資料。函式會讀取 CIFAR-10 資料集的 pickle 檔案，並將其反序列化為 Python 物件。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[下載資料集] --> B[解壓縮檔案]
    B --> C[載入資料]
    C --> D[訓練和測試資料]

這個圖表顯示了下載資料集、解壓縮檔案、載入資料和訓練和測試資料的流程。

人工智慧在現代社會的應用

人工智慧（AI）已經成為現代社會中的一個重要部分，廣泛應用於各個領域。從人工智慧助手到自動駕駛汽車，AI技術正在改變我們的生活方式。

人工智慧助手

人工智慧助手是AI的一種常見應用，例如Siri、Google Assistant和Alexa等。這些助手可以幫助使用者完成各種任務，例如設定提醒、傳送郵件和查詢訊息。

內容解密：

import datetime

def set_reminder(assistant, reminder_time, reminder_message):
    # 設定提醒時間和內容
    reminder = {
        "time": reminder_time,
        "message": reminder_message
    }
    # 儲存提醒訊息
    assistant.reminders.append(reminder)

# 建立人工智慧助手物件
assistant = {
    "reminders": []
}

# 設定提醒
set_reminder(assistant, datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=1), "記得買菜")

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[使用者輸入] --> B[人工智慧助手]
    B --> C[設定提醒]
    C --> D[儲存提醒訊息]
    D --> E[提醒使用者]

此圖表展示了人工智慧助手如何處理使用者的輸入，設定提醒並儲存提醒訊息。

自動駕駛汽車

自動駕駛汽車是AI的一個重要應用，利用感知和導航技術實作無人駕駛。這種技術可以提高交通安全性和效率。

內容解密：

import numpy as np

def detect_obstacles(sensor_data):
    # 處理感知資料
    obstacles = []
    for data in sensor_data:
        # 檢測障礙物
        if data["distance"] < 10:
            obstacles.append(data)
    return obstacles

# 模擬感知資料
sensor_data = [
    {"distance": 5, "angle": 30},
    {"distance": 15, "angle": 60},
    {"distance": 8, "angle": 90}
]

# 檢測障礙物
obstacles = detect_obstacles(sensor_data)

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[感知資料] --> B[處理資料]
    B --> C[檢測障礙物]
    C --> D[控制車輛]
    D --> E[避免碰撞]

此圖表展示了自動駕駛汽車如何利用感知資料檢測障礙物並控制車輛避免碰撞。

資料預處理與訓練資料準備

在進行深度學習模型的訓練之前，資料的預處理和準備是非常重要的步驟。以下是如何準備訓練資料的過程：

載入訓練資料

首先，我們需要載入訓練資料。假設我們的訓練資料存放在多個檔案中，每個檔案包含一部分的訓練資料。我們使用 unpickle 函式來載入這些檔案。

import pickle

# 定義檔案位置
file_location = "path/to/data/"

# 初始化訓練資料變數
x_train = None
y_train = None

# 迴圈載入每個批次的訓練資料
for i in range(1, 6):
    # 載入檔案
    db_dict = pickle.load(open(file_location + "data_batch_" + str(i), 'rb'))
    
    # 取得資料點的數量
    data_points = len(db_dict[b'data'])
    
    # 將資料重塑為適合的形狀
    data = db_dict[b'data'].reshape((data_points, 3, 32, 32))
    
    # ... tiếp tục處理資料 ...

合併資料

如果我們有多個批次的資料，需要將它們合併成一個完整的訓練資料集。

# 合併資料
if x_train is None:
    x_train = data
else:
    x_train = np.concatenate((x_train, data), axis=0)

標籤資料

同時，也需要載入相應的標籤資料。

# 載入標籤
labels = db_dict[b'labels']
    
# 合併標籤
if y_train is None:
    y_train = labels
else:
    y_train = np.concatenate((y_train, labels), axis=0)

資料預處理

根據模型的需求，可能需要對資料進行預處理，例如正規化、資料增強等。

# 對資料進行正規化
x_train = x_train / 255.0

內容解密：

以上程式碼展示瞭如何載入和預處理訓練資料。首先，定義檔案位置和初始化變數，然後迴圈載入每個批次的資料，重塑資料，合併資料和標籤，最後進行預處理。這些步驟對於準備好高品質的訓練資料以供模型訓練是非常重要的。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[開始] --> B[載入訓練資料]
    B --> C[重塑資料]
    C --> D[合併資料和標籤]
    D --> E[預處理]
    E --> F[模型訓練]

此圖表展示了從載入訓練資料到模型訓練的整個流程，包括重塑資料、合併資料和標籤、預處理等步驟。

載入CIFAR-10資料集

CIFAR-10是一個常用的影像分類別資料集，包含60,000張32x32的彩色影像，分為10個類別。以下是載入CIFAR-10資料集的步驟：

步驟1：載入訓練資料

if x_train is None:
    x_train = data
    y_train = db_dict[b'labels']

訓練資料儲存在data_batch檔案中，共有5個檔案，分別為data_batch_1、data_batch_2、data_batch_3、data_batch_4和data_batch_5。每個檔案包含10,000張影像的資料。

步驟2：載入測試資料

else:
    db_dict = unpickle(file_location+"test_batch")
    data_points = len(db_dict[b'data'])
    x_test = db_dict[b'data'].reshape((data_points, 3, 32, 32)).transpose((0, 2, 3, 1))
    y_test = np.array(db_dict[b'labels'])

測試資料儲存在test_batch檔案中，包含10,000張影像的資料。

步驟3：資料預處理

x_train = x_train.reshape((50000, 3, 32, 32)).transpose((0, 2, 3, 1))
x_test = x_test.reshape((10000, 3, 32, 32)).transpose((0, 2, 3, 1))

將資料reshape為(32, 32, 3)的格式，然後使用transpose函式將維度重新排列為(32, 32, 3)。

步驟4：資料視覺化

import matplotlib.pyplot as plt
from keras.utils import array_to_img

plt.imshow(array_to_img(x_train[0]))
plt.show()

使用Keras的array_to_img函式將資料轉換為影像，然後使用Matplotlib顯示影像。

步驟5：載入meta資料

meta_dict = unpickle(file_location+"batches.meta")
label_names = meta_dict[b'label_names']

載入meta資料，包含資料集的相關訊息，例如類別名稱。

步驟6：資料歸一化

x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255

將資料歸一化到[0, 1]的範圍內。

步驟7：視覺化資料

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 10))
for i in range(10):
    plt.subplot(2, 5, i+1)
    plt.imshow(array_to_img(x_train[i]))
    plt.title(label_names[y_train[i]])
    plt.axis('off')
plt.show()

視覺化10個隨機選擇的影像，顯示其類別名稱。

建立及訓練卷積神經網路模型

在本文中，我們將使用 TensorFlow 2 建立一個卷積神經網路（CNN）模型，並使用 CIFAR-10 資料集進行訓練。為了加速訓練過程，我們將使用 Tensor Processing Unit（TPU）作為硬體加速器。

設定 TPU 執行環境

首先，我們需要設定執行環境以使用 TPU。這涉及到設定執行時型別為 TPU。如果執行時型別發生變化，我們需要重新執行資料載入和預處理步驟。設定 TPU 執行環境後，我們需要建立 TPU 叢集解析器並定義 TPU 策略。

TPU 策略

TPU 策略是指如何使用 TPU 進行模型訓練。以下是 TPU 策略的步驟：

設定 TPU 執行環境：設定執行時型別為 TPU。
建立 TPU 叢集解析器：建立 TPU 叢集解析器以連線到 TPU。
定義 TPU 策略：定義 TPU 策略以指定如何使用 TPU 進行模型訓練。

建立 CNN 模型

定義 TPU 策略後，我們可以建立 CNN 模型。為了建立模型，我們將定義一個 create_model() 函式。以下是 create_model() 函式的程式碼：

def create_model():
    inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(32, 32, 3))
    x = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(inputs)
    x = tf.keras.layers.Activation("relu")(x)
    x = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2))(x)
    # ... 其他層
    return tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=x)

內容解密：

tf.keras.layers.Input 用於定義模型的輸入層。
tf.keras.layers.Conv2D 用於定義卷積層。
tf.keras.layers.Activation 用於定義啟用函式。
tf.keras.layers.MaxPool2D 用於定義最大池化層。
tf.keras.Model 用於定義模型。

訓練模型

建立模型後，我們可以使用 CIFAR-10 資料集進行訓練。訓練過程涉及到編譯模型、訓練模型和評估模型的效能。

圖表翻譯：

以下是模型訓練過程的視覺化圖表：

  flowchart TD
    A[資料載入] --> B[模型建立]
    B --> C[模型編譯]
    C --> D[模型訓練]
    D --> E[模型評估]

資料載入：載入 CIFAR-10 資料集。
模型建立：建立 CNN 模型。
模型編譯：編譯模型。
模型訓練：訓練模型。
模型評估：評估模型的效能。

從技術架構視角來看，本文清晰地闡述了影像分類別的基礎概念、應用場景以及使用卷積神經網路（CNN）構建影像分類別器的流程。文章涵蓋了資料理解、資料載入與預處理、模型建立、訓練、評估以及使用預訓練模型等關鍵環節，並提供了簡潔的程式碼示例和流程圖，降低了讀者理解門檻。然而，對於模型最佳化策略，例如學習率調整、正則化方法等，文章著墨不多，這對於構建高效能分類別器至關重要。此外，文章雖提及TPU加速訓練，但缺乏具體的TPU使用策略和程式碼示例，限制了讀者在實踐中的應用。展望未來，隨著深度學習技術的發展，輕量化模型、AutoML等技術將在影像分類別領域扮演更重要的角色，值得深入研究。對於追求高效能的影像分類別任務，建議探索更進階的模型架構、最佳化策略以及硬體加速方案，才能在實際應用中取得更佳效果。

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。