人工智能深度学习框架MXNet实战：深度神经网络的交通标志识别训练

人工智能深度学习框架MXNet实战：深度神经网络的交通标志识别训练

MXNet 是一个轻量级、可移植、灵活的分布式深度学习框架，2017 年 1 月 23 日，该项目进入 Apache 基金会，成为 Apache 的孵化器项目。尽管现在已经有很多深度学习框架，包括 TensorFlow， Keras， Torch，以及 Caffe，但 Apache MXNet 因其对多 GPU 的分布式支持而越来越受欢迎。

环境准备
1.安装 Anaconda。Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，提供了包管理与环境管理的功能。Anaconda 利用 conda 来进行 package 和 environment 的管理，并且已经包含了 Python 和相关的配套工具。

Anaconda3-4.4下载地址： https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe

2.在 conda 下安装 pip，安装命令为‘conda install pip’

3.安装 OpenCV-python 库。OpenCV-python 是一个很强大的计算机视觉库，在这个项目中可以用于处理图像。使用‘pip install openvc-python’在 Anaconda 环境下安装 OpenCV。也可以从源文件进行编译（注意：conda 安装 opencv3.0 不能运行）。

4.安装 scikit learn，一个开源的 python 机器学习科学计算库，它将用于对数据进行预处理。安装命令为‘conda install scikit-learn’。

5.安装 Jupyter Notebook，安装命令为‘conda install jupyter notebook’。

6.安装 MXNet。安装命令为‘pip install mxnet’。

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数据库

使用的数据库是德国交通标志识别基准，来自论文《德国交通标志识别基准：多类别分类竞赛》（ J. Stallkamp, M. Schlipsing, J. Salmen, and C. Igel. "The German Traffic Sign Recognition Benchmark: A multi-class classification competition." ），发表在 IEEE International Joint Conference on Neural Networks，2011。该数据集包含 39209 张训练样例和 12630 张测试样例，有 43 种不同的交通标志——停车标志，限速标志，各种警示标志以及其他标志。
数据库中的每张图像大小为 32×32，均为三通道彩色图。每幅图属于一种交通标志。图像种类标签由 0 到 42 的整数表示。

从一个 NumPy 阵列中下载数据，数据分为训练，验证和测试集。训练集包含 39209 张大小为 32×32，通道数为 3 的图像，所以 NumPy 阵列的维度为 39209×32×32×3。该项目中作者仅使用了训练集和验证集。作者将使用网上的真实图像来测试所构建的模型。X_train 存储图像，维度为 39209×32×32×3。Y_train 存储图像对应的类标，维度为 39209，包含 0-42 的整数，对应每张图的类标。

训练过程

1. 准备数据集
X_train 和 Y_train 组成了训练数据集。可以使用 scikit-learn 对训练数据集进行分割得到验证集，这样可以避免使用出现过的图片测试模型。代码如下：

2. 训练数据预处理
批训练
神经网络训练需要花费大量时间和内存。所以作者将数据分批训练，一批大小为 64. 不仅是为了让数据适应内存，而且它可以让 MXNet 尽量利用 GPU 的计算效率。
归一化
除此之外，图像的像素值也进行了归一化，可以使学习算法更快收敛。下面是对训练数据进行预处理的代码：

3. 构建深度网络
目前，对于图像识别这类处在探索研究热点的问题，学界已经设计了很多效果良好的网络结构。所以最好的方法是实现一个已经发表出来的网络结构，然后对其进行改进。基于 AlexNet 结构，构建了一个简化版的卷积神经网络。AlexNet 是 2012 年发表的一个经典网络，在当年取得了 ImageNet 的最好成绩。

网络共有 8 层，其中前 5 层是卷积层，后边 3 层是全连接层，在每一个卷积层中包含了激励函数 RELU 以及局部响应归一化（LRN）处理，然后再经过池化（max pooling），最后的一个全连接层的输出是具有 1000 个输出的 softmax 层，最后的优化目标是最大化平均的多元逻辑回归。
在此之后也有很多更优秀的网络结构被提出，例如 VGGNet 和 ResNet，大家可以选择更好的网络结构去实现。
由于 MXNet 的符号计算构架，该神经网络的代码十分简洁明了

4. 训练网络
训练 epoch 为 10，训练好的模型存在 JSON 文件中，并且可以通过测量训练和验证准确率来观测网络“学习”的情况。

5. 载入预训练模型
下面给出了加载第 10 个 epoch 模型（最终模型）的代码。由于将在单张图片上进行测试，所以批尺寸由 64 减到 1，数据维度也变成了 1×3×32×32。

测试过程
测试图像（32×32×3）样例：

从结果可以看出可能性最高的种类为停车标志，说明预测准确。如果需要对模型有一个更完整的衡量，还需要用测试数据库进行测试，得到最终的分类准确率。

总结
本文我们介绍了使用 MXNet 进行多目标分类任务的方法。使用 MXNet，在 AlexNet 的结构基础上构建了一个更为简单的卷积神经网络结构。网络由卷积层，激活函数层，池化层和全连接层组成，采用德国交通标志图像训练数据库对该网络进行训练，实验结果证明网络可以将交通标志进行正确的分类。介绍了如何使用 MXNet 对数据进行预处理，构建网络，以及如何加载预训练好的网络模型。可以看出，MXNet 因其在多 GPU 上进行并行训练的能力，以及网络模型构建简单灵活的特性，是一个十分优秀的深度学习框架。

 

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