【深度学习入门项目】使用tensorflow训练CNN实现口罩识别

目录

1. 导入所需要的python包

2. 准备数据集

3. 训练模型

3.1 定义参数变量

3.2 数据读取与预处理

3.3 搭建神经网络框架

3.4 结果可视化函数

3.5 训练并测试

4. 结果展示

训练过程​

 loss和accuracy图像

 测试集准确率

5. 完整代码

---

1. 导入所需要的python包

import os
import glob
import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, Dense, Flatten

主要的版本如下:

python：3.7.10

cv2（opencv)： 4.5.3.56

numpy： 1.19.5

tensorflow：2.3.1

matplotlib：3.4.3

注：上面的版本只是参考，代表我用这些能成功运行，你们用自己的版本大概率也是能成功跑起来的，万一不幸出现了版本问题，可以选择参考我这个版本

2. 准备数据集

我使用的数据集包括了2979张佩戴口罩的人脸图片，2994张未佩戴口罩的人脸图片，最重要的是还包括了2994张未正确佩戴口罩的图片（也就是那些戴口罩漏鼻子的）！把这部分也作为未佩戴口罩的数据集，在极高的实际意义。

所有图片均是由人脸识别模块切割出，只包含人脸这一小部分图像，对训练的准确性有极大的提高，还进行了旋转操作实现数据增强

未正确佩戴口罩数据展示：

3. 训练模型

3.1 定义参数变量

# 图片尺寸，在图片裁剪，网络输入层会用到
input_shape = (128, 128, 3)
# 初始学习率
learning_rate = 0.001
# 学习率衰减值
lr_decay = 0.1
# 训练集占总数据集比例
ratio1 = 0.9
# 从训练集中拆分验证集，验证集占的比例
ratio2 = 0.1
# 批处理一次的图片数，一次输入128张图片到神经网络计算
batch_size = 128
# 训练迭代次数
epochs = 12

做深度学习很大一部分工作是在调参上，要学会这样把所有可能会有更改的参数列在最前，后面的程序中来调用这些变量名就行。有的参数会在多个地方被调用，在修改时非常不方便，像我这样就只需要在最前面改一次就行，也不会出现漏改某一个的情况。

还有一点，这样写其实更直观，一眼就看完了整个模型的所有参数。

3.2 数据读取与预处理

def split():
    # dirdata是你的整个数据集的根目录
    dir_data = r"../input/mask-images/Dataset"
    # 下面三个路径就分别是我的三种数据的目录，如果你的数据只有戴口罩核没带口罩两种，那就删一个就行
    dir_mask = os.path.join(dir_data, 'with_mask')
    dir_nomask = os.path.join(dir_data, 'without_mask')
    dir_nomask_incorrect = os.path.join(dir_data, "mask_weared_incorrect")
    # 遍历文件及，将每一个图片的地址依次存入列表中
    path_mask = [os.path.abspath(fp) for fp in glob.glob(os.path.join(dir_mask, '*.png'))]
    path_nomask = [os.path.abspath(fp) for fp in glob.glob(os.path.join(dir_nomask, '*.png'))]
    # 把未正确佩戴口罩的图片加入到没带口罩的类别
    path_nomask = path_nomask + [os.path.abspath(fp) for fp in glob.glob(os.path.join(dir_nomask_incorrect, '*.png'))]
    path_all = path_mask + path_nomask
    # 生成标签，1代表佩戴了口罩，0代表未佩戴口罩
    label_all = [1] * len(path_mask) + [0] * len(path_nomask)
    # 十字交叉分割，把所有的图片路径和标签通过shuffle=True打乱顺序，然后分ratio1比例的给训练集图片和训练集标签，剩下的作为测试集
    path_train, path_test, label_train, label_test = train_test_split(path_all, label_all, shuffle=True, train_size=ratio1)
    return path_train, path_test, label_train, label_test


def createset(path, label):
    data_set = []
    label_set = []
    # 遍历路径列表中的路径以及标签列表里的标签
    for (one_path, one_label) in zip(path,label):
        # cv2读取图片为numpy矩阵
        image = cv2.imread(one_path)
        # 缩放图片为指定大小，由于我的数据集是已经全部缩放到了128*128*3，这里就不再需要了
        # image_resize = cv2.resize(image, (128, 128), cv2.INTER_AREA)
        
        # cv2读取的矩阵值在0-255，我们选择除以255将图片归一化
        image = image/255.
        data_set.append(image)
        label_set.append(one_label)
    # 转为矩阵形式返回
    return np.array(data_set), np.array(label_set)

3.3 搭建神经网络框架

def MODEL():
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu", input_shape=input_shape))
    model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu"))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2, padding="same"))
    model.add(Conv2D(filters=128, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu"))
    model.add(Conv2D(filters=128, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu"))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2, padding="same"))
    model.add(Conv2D(filters=256, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu"))
    model.add(Conv2D(filters=256, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu"))
    model.add(Conv2D(filters=256, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu"))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2, padding="same"))
    model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu"))
    model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu"))
    model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu"))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2, padding="same"))
    model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu"))
    model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu"))
    model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu"))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2, padding="same"))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(units=1024, activation="relu"))
    model.add(Dense(units=512, activation="relu"))
    model.add(Dropout(0.4))
    model.add(Dense(units=2, activation="softmax"))
    model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=learning_rate, decay=lr_decay),
                  loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    model.summary()
    # tf.keras.utils.plot_model(model,to_file="model",show_layer_names=True,show_shapes=True)
    return model

下面这是通过model.summary()打印出来的网络结构：

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
conv2d (Conv2D)              (None, 128, 128, 64)      1792      
_________________________________________________________________
conv2d_1 (Conv2D)            (None, 128, 128, 64)      36928     
_________________________________________________________________
max_pooling2d (MaxPooling2D) (None, 64, 64, 64)        0         
_________________________________________________________________
conv2d_2 (Conv2D)            (None, 64, 64, 128)       73856     
_________________________________________________________________
conv2d_3 (Conv2D)            (None, 64, 64, 128)       147584    
_________________________________________________________________
max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 32, 32, 128)       0         
_________________________________________________________________
conv2d_4 (Conv2D)            (None, 32, 32, 256)       295168    
_________________________________________________________________
conv2d_5 (Conv2D)            (None, 32, 32, 256)       590080    
_________________________________________________________________
conv2d_6 (Conv2D)            (None, 32, 32, 256)       590080    
_________________________________________________________________
max_pooling2d_2 (MaxPooling2 (None, 16, 16, 256)       0         
_________________________________________________________________
conv2d_7 (Conv2D)            (None, 16, 16, 512)       1180160   
_________________________________________________________________
conv2d_8 (Conv2D)            (None, 16, 16, 512)       2359808   
_________________________________________________________________
conv2d_9 (Conv2D)            (None, 16, 16, 512)       2359808   
_________________________________________________________________
max_pooling2d_3 (MaxPooling2 (None, 8, 8, 512)         0         
_________________________________________________________________
conv2d_10 (Conv2D)           (None, 8, 8, 512)         2359808   
_________________________________________________________________
conv2d_11 (Conv2D)           (None, 8, 8, 512)         2359808   
_________________________________________________________________
conv2d_12 (Conv2D)           (None, 8, 8, 512)         2359808   
_________________________________________________________________
max_pooling2d_4 (MaxPooling2 (None, 4, 4, 512)         0         
_________________________________________________________________
flatten (Flatten)            (None, 8192)              0         
_________________________________________________________________
dense (Dense)                (None, 1024)              8389632   
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 512)               524800    
_________________________________________________________________
dropout (Dropout)            (None, 512)               0         
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 2)                 1026      
=================================================================
Total params: 23,630,146
Trainable params: 23,630,146
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
ValueError
Cannot embed the 'model' image format

我搭建的网络模型看起来似乎层数很多，其实这恰巧是非常巧妙的地方，我学习了VGG-19模型的思想：卷积全部使用3*3小卷积核，通过反复多次的卷积能达到和大卷积核相同的感受野，但是计算量却更小，两个3*3的卷积层的感受野是等同于一个5*5卷积核；三个3*3的感受野等同7*7。

要想提高卷积神经网络的性能如何选择卷积核核参数呢？其实就是卷积核小而深，单独较小的卷积核也是不好的，只有堆叠很多小的卷积核，模型的性能才会提升。

VGG的论文里提到了许多神经网络搭建与训练技巧，详细的可以参考中文翻译版的论文，强烈建议学习，对自己以后模型搭建训练绝对有帮助！！！

卷积神经网络VGG 论文细读 + Tensorflow实现 - 简书 (jianshu.com)

3.4 结果可视化函数

这两个函数用于最后绘制训练的loss和accuracy曲线

def drawloss():
    plt.figure()
    plt.plot(range(epochs), train_loss, label='train_loss')
    plt.plot(range(epochs), valid_loss, label='test_loss')
    plt.legend()
    plt.xlabel('epochs')
    plt.ylabel('loss')
    plt.show()


def drawacc():
    plt.figure()
    plt.plot(range(epochs), train_accuracy, label='train_accuracy')
    plt.plot(range(epochs), valid_accuracy, label='test_accuracy',)
    plt.legend()
    plt.xlabel('epochs')
    plt.ylabel('accuracy')
    plt.show()

3.5 训练并测试

if __name__ == '__main__':
    path_train,  path_test, label_train,  label_test = split()
    data_train,label_train = createset(path_train, label_train)
    data_test, label_test = createset(path_test, label_test)
    print("训练集图片数：",int(data_train.shape[0]*0.9))
    print("验证集图片数：",int(data_train.shape[0]*0.1))
    print("测试集图片数：",data_test.shape[0])
    # 初始化网络模型
    model = MODEL()
    # 进行训练
    output = model.fit(x=data_train,
                       y=label_train,
                       batch_size=batch_size,
                       epochs=epochs,
                       verbose=1,
                       validation_split=ratio2
                      )
    # 保存网络模型
    model.save("mask.h5")
    # 可视化训练过程
    history_predict = output.history
    train_loss = history_predict['loss']
    train_accuracy = history_predict['accuracy']
    valid_loss = history_predict['val_loss']
    valid_accuracy = history_predict['val_accuracy']
    drawacc()
    drawloss()
    # 计算测试集准确率 
    acc = model.evaluate(data_test,label_test, batch_size=batch_size, verbose=1)
    print("test accuracy:", acc[1])

训练模型用的函数就是model.fit()，参数解释：

• x: 训练数据的 Numpy 数组（如果模型只有一个输入）， 或者是 Numpy 数组的列表（如果模型有多个输入）。 如果模型中的输入层被命名，你也可以传递一个字典，将输入层名称映射到 Numpy 数组。 如果从本地框架张量馈送（例如 TensorFlow 数据张量）数据，x 可以是 None（默认）。
• y: 目标（标签）数据的 Numpy 数组（如果模型只有一个输出）， 或者是 Numpy 数组的列表（如果模型有多个输出）。 如果模型中的输出层被命名，你也可以传递一个字典，将输出层名称映射到 Numpy 数组。 如果从本地框架张量馈送（例如 TensorFlow 数据张量）数据，y 可以是 None（默认）。
• batch_size: 整数或 None。每次梯度更新的样本数。如果未指定，默认为 32。
• epochs: 整数。训练模型迭代轮次。一个轮次是在整个 x 和 y 上的一轮迭代。 请注意，与 initial_epoch 一起，epochs 被理解为 「最终轮次」。模型并不是训练了 epochs 轮，而是到第 epochs 轮停止训练。
• verbose: 0, 1 或 2。日志显示模式。 0 = 安静模式, 1 = 进度条, 2 = 每轮一行
• validation_split: 0 和 1 之间的浮点数。用作验证集的训练数据的比例。 模型将分出一部分不会被训练的验证数据，并将在每一轮结束时评估这些验证数据的误差和任何其他模型指标。 验证数据是混洗之前 x 和y 数据的最后一部分样本中。

可参考官方文档：

函数式 API - Keras 中文文档

4. 结果展示

训练过程

 loss和accuracy图像

可以看到，整个训练过程的收敛性是非常好的，最后在验证集的准确率也稳定到了97%左右

 测试集准确率

 对近900张测试集图片在准确率达到了97.5% ，效果已经非常不错了

5. 完整代码

import os
import glob
import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, Dense, Flatten


# 图片尺寸，在图片裁剪，网络输入层会用到
input_shape = (128, 128, 3)
# 初始学习率
learning_rate = 0.001
# 学习率衰减值
lr_decay = 0.1
# 训练集占总数据集比例
ratio1 = 0.9
# 从训练集中拆分验证集，验证集占的比例
ratio2 = 0.1
# 批处理一次的图片数，一次输入128张图片到神经网络计算
batch_size = 128
# 训练迭代次数
epochs = 12

def MODEL():
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu", input_shape=input_shape))
    model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu"))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2, padding="same"))
    model.add(Conv2D(filters=128, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu"))
    model.add(Conv2D(filters=128, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu"))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2, padding="same"))
    model.add(Conv2D(filters=256, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu"))
    model.add(Conv2D(filters=256, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu"))
    model.add(Conv2D(filters=256, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu"))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2, padding="same"))
    model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu"))
    model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu"))
    model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu"))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2, padding="same"))
    model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu"))
    model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu"))
    model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=3, strides=1, padding="same", activation="relu"))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2, padding="same"))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(units=1024, activation="relu"))
    model.add(Dense(units=512, activation="relu"))
    model.add(Dropout(0.4))
    model.add(Dense(units=2, activation="softmax"))
    model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=learning_rate, decay=lr_decay),
                  loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    model.summary()
    #tf.keras.utils.plot_model(model,to_file="model",show_layer_names=True,show_shapes=True)
    return model


def split():
    # 整个dirdata是你的整个数据集的根目录
    dir_data = r"../input/mask-images/Dataset"
    # 下面三个路径就分别是我的三种数据的目录，如果你的数据只有戴口罩核没带口罩两种，那就删一个就行
    dir_mask = os.path.join(dir_data, 'with_mask')
    dir_nomask = os.path.join(dir_data, 'without_mask')
    dir_nomask_incorrect = os.path.join(dir_data, "mask_weared_incorrect")
    # 遍历文件及，将每一个图片的地址依次存入列表中
    path_mask = [os.path.abspath(fp) for fp in glob.glob(os.path.join(dir_mask, '*.png'))]
    path_nomask = [os.path.abspath(fp) for fp in glob.glob(os.path.join(dir_nomask, '*.png'))]
    # 把未正确佩戴口罩的图片加入到没带口罩的类别
    path_nomask = path_nomask + [os.path.abspath(fp) for fp in glob.glob(os.path.join(dir_nomask_incorrect, '*.png'))]
    path_all = path_mask + path_nomask
    # 生成标签，1代表佩戴了口罩，0代表未佩戴口罩
    label_all = [1] * len(path_mask) + [0] * len(path_nomask)
    # 十字交叉分割，把所有的图片路径和标签通过shuffle=True打乱顺序，然后分ratio1比例的给训练集图片和训练集标签，剩下的作为测试集
    path_train, path_test, label_train, label_test = train_test_split(path_all, label_all, shuffle=True, train_size=ratio1)
    return path_train, path_test, label_train, label_test


def createset(path, label):
    data_set = []
    label_set = []
    # 遍历路径列表中的路径以及标签列表里的标签
    for (one_path, one_label) in zip(path,label):
        # cv2读取图片为numpy矩阵
        image = cv2.imread(one_path)
        # 缩放图片为指定大小，由于我的数据集是已经全部缩放到了128*128*3，这里就不再需要了
        # image_resize = cv2.resize(image, (128, 128), cv2.INTER_AREA)
        
        # cv2读取的矩阵值在0-255，我们选择除以255将图片归一化
        image = image/255.
        data_set.append(image)
        label_set.append(one_label)
    # 转为矩阵形式返回
    return np.array(data_set), np.array(label_set)


def drawloss():
    plt.figure()
    plt.plot(range(epochs), train_loss, label='train_loss')
    plt.plot(range(epochs), valid_loss, label='test_loss')
    plt.legend()
    plt.xlabel('epochs')
    plt.ylabel('loss')
    plt.show()


def drawacc():
    plt.figure()
    plt.plot(range(epochs), train_accuracy, label='train_accuracy')
    plt.plot(range(epochs), valid_accuracy, label='test_accuracy',)
    plt.legend()
    plt.xlabel('epochs')
    plt.ylabel('accuracy')
    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    path_train,  path_test, label_train,  label_test = split()
    data_train,label_train = createset(path_train, label_train)
    data_test, label_test = createset(path_test, label_test)
    print("训练集图片数：",int(data_train.shape[0]*0.9))
    print("验证集图片数：",int(data_train.shape[0]*0.1))
    print("测试集图片数：",data_test.shape[0])
    # 初始化网络模型
    model = MODEL()
    # 进行训练
    output = model.fit(x=data_train,
                       y=label_train,
                       batch_size=batch_size,
                       epochs=epochs,
                       verbose=1,
                       validation_split=ratio2
                      )
    # 保存网络模型
    model.save("mask.h5")
    # 可视化训练过程
    history_predict = output.history
    train_loss = history_predict['loss']
    train_accuracy = history_predict['accuracy']
    valid_loss = history_predict['val_loss']
    valid_accuracy = history_predict['val_accuracy']
    drawacc()
    drawloss()
    # 计算测试集准确率 
    acc = model.evaluate(data_test,label_test, batch_size=batch_size, verbose=1)
    print("test accuracy:", acc[1])