基于Paddle的计算机视觉入门教程【学习笔记】（5）Paddlex实现垃圾分类

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原作者课程链接：https://www.bilibili.com/video/BV18b4y1J7a6?p=2

一、安装 PaddleX

首先需要安装 Microsoft Visual C++ 14.0,安装工具自取
链接：https://pan.baidu.com/s/1NfJF2x3ZEnGzvlEcHcjxxg
提取码：n0ll

下载好后解压，双击 exe进行安装

再进入之前创建的 paddle 的虚拟环境，输入下述指令安装PaddleX:

pip install paddlex==2.1.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

通过 pip list 查看是否安装成功

二、准备数据集

链接：https://pan.baidu.com/s/12x6C6O0R_3xGjTHdGy8Syw
提取码：l5ft

下载好后解压即可。

• eval.txt 用于测试
• train.txt 用于模型训练
• labels.txt 每个文件夹对于的label

三、模型训练

打开pycharm，新建名为 paddle 的项目,设置好 Python 解释器为 paddle 虚拟环境中的python。然后新建 train.py 编写训练代码:

from paddlex import transforms as T
import paddlex as pdx

# 1 定义训练集的数据增强算子
train_transforms = T.Compose([
    T.RandomCrop(crop_size=224),
    T.RandomHorizontalFlip(),
    T.Normalize()])

# 2 定义测试集的数据增强算子
eval_transforms = T.Compose([
    T.ResizeByShort(short_size=256),
    T.CenterCrop(crop_size=224),
    T.Normalize()
])

# 3 定义训练数据集和测试数据集
train_dataset = pdx.datasets.ImageNet(
    data_dir='rubbish',
    file_list='rubbish/train.txt',
    label_list='rubbish/labels.txt',
    transforms=train_transforms,
    shuffle=True)
eval_dataset = pdx.datasets.ImageNet(
    data_dir='rubbish',
    file_list='rubbish/eval.txt',
    label_list='rubbish/labels.txt',
    transforms=eval_transforms)

num_classes = len(train_dataset.labels) # label 个数

# 4 定义垃圾分类的CNN模型
model = pdx.cls.MobileNetV3_small(num_classes=num_classes)

# 5 模型训练
model.train(num_epochs=10, # 训练总轮数
            train_dataset=train_dataset,
            train_batch_size=64,      # 每次送入显卡进行训练计算的图片张数
            eval_dataset=eval_dataset,
            lr_decay_epochs=[4, 6, 8],  # 学习率减小的轮数
            save_dir='output/mobilenetv3_small', # 输出文件夹设置
            use_vdl=True)

刚开始训练时，学习率大容易快速收敛，但多轮训练后就需要将其设置小点，以免错过 loss 最小值。

可以看到训练出来最优的模型是第 9 轮所训练出来的模型。

生成的文件有：

• model.yml 是模型标注文件，简单介绍该模型。

四、使用训练好的模型进行预测

模型既然训练好了，就可以使用了，新建一个 predict.py,输入：

import paddlex as pdx
model = pdx.load_model('output/mobilenetv3_small/best_model')
result = model.predict('1.jpg')
print("Predict Result: ", result)

这里我从网上随便找了个易拉罐的图片：

输出结果：

可以看到识别正确。

五、训练过程可视化

通过在对应 paddle 的虚拟环境下，输入visualdl --logdir output/mobilenetv3_small --port 8001 即可可视化查看训练过程中，学习率、loss等参数的变化情况。