大数据毕设选题 - 深度学习植物识别系统（cnn opencv python）

---

0 前言

Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！

对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的新项目是

**基于深度学习的植物识别算法 **

学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)

• 难度系数：4分
• 工作量：4分
• 创新点：3分

选题指导, 项目分享：

https://gitee.com/yaa-dc/BJH/blob/master/gg/cc/README.md

1 课题背景

植物在地球上是一种非常广泛的生命形式，直接关系到人类的生活环境，目前，植物识别主要依靠相关行业从业人员及有经验专家实践经验，工作量大、效率低。近年来，随着社会科技及经济发展越来越快，计算机硬件进一步更新，性能也日渐提高，数字图像采集设备应用广泛，设备存储空间不断增大，这样大量植物信息可被数字化。同时，基于视频的目标检测在模式识别、机器学习等领域得到快速发展，进而基于图像集分类方法研究得到发展。
本项目基于深度学习实现图像植物识别。

2 具体实现

3 数据收集和处理

数据是深度学习的基石
数据的主要来源有: 百度图片, 必应图片, 新浪微博, 百度贴吧, 新浪博客和一些专业的植物网站等
爬虫爬取的图像的质量参差不齐, 标签可能有误, 且存在重复文件, 因此必须清洗。清洗方法包括自动化清洗, 半自动化清洗和手工清洗。
自动化清洗包括:

• 滤除小尺寸图像.
• 滤除宽高比很大或很小的图像.
• 滤除灰度图像.
• 图像去重: 根据图像感知哈希.

半自动化清洗包括:

• 图像级别的清洗: 利用预先训练的植物/非植物图像分类器对图像文件进行打分, 非植物图像应该有较低的得分; 利用前一阶段的植物分类器对图像文件 (每个文件都有一个预标类别) 进行预测, 取预标类别的概率值为得分, 不属于原预标类别的图像应该有较低的得分. 可以设置阈值, 滤除很低得分的文件; 另外利用得分对图像文件进行重命名, 并在资源管理器选择按文件名排序, 以便于后续手工清洗掉非植物图像和不是预标类别的图像.
• 类级别的清洗

手工清洗: 人工判断文件夹下图像是否属于文件夹名所标称的物种, 这需要相关的植物学专业知识, 是最耗时且枯燥的环节, 但也凭此认识了不少的植物.

4 MobileNetV2网络

简介

MobileNet网络是Google最近提出的一种小巧而高效的CNN模型，其在accuracy和latency之间做了折中。

主要改进点

相对于MobileNetV1，MobileNetV2 主要改进点：

• 引入倒残差结构，先升维再降维，增强梯度的传播，显著减少推理期间所需的内存占用（Inverted Residuals）
• 去掉 Narrow layer(low dimension or depth) 后的 ReLU，保留特征多样性，增强网络的表达能力（Linear Bottlenecks）
• 网络为全卷积，使得模型可以适应不同尺寸的图像；使用 RELU6（最高输出为 6）激活函数，使得模型在低精度计算下具有更强的鲁棒性
• MobileNetV2 Inverted residual block 如下所示，若需要下采样，可在 DW 时采用步长为 2 的卷积
• 小网络使用小的扩张系数（expansion factor），大网络使用大一点的扩张系数（expansion factor），推荐是5~10，论文中 t = 6 t = 6t=6

倒残差结构（Inverted residual block）

ResNet的Bottleneck结构是降维->卷积->升维，是两边细中间粗

而MobileNetV2是先升维（6倍）-> 卷积 -> 降维，是沙漏形。
区别于MobileNetV1, MobileNetV2的卷积结构如下：

因为DW卷积不改变通道数，所以如果上一层的通道数很低时，DW只能在低维空间提取特征，效果不好。所以V2版本在DW前面加了一层PW用来升维。

同时V2去除了第二个PW的激活函数改用线性激活，因为激活函数在高维空间能够有效地增加非线性，但在低维空间时会破坏特征。由于第二个PW主要的功能是降维，所以不宜再加ReLU6。

tensorflow相关实现代码

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras import layers, Sequential, Model

class ConvBNReLU(layers.Layer):
    def __init__(self, out_channel, kernel_size=3, strides=1, **kwargs):
        super(ConvBNReLU, self).__init__(**kwargs)
        self.conv = layers.Conv2D(filters=out_channel, 
                                  kernel_size=kernel_size, 
                                  strides=strides, 
                                  padding='SAME', 
                                  use_bias=False,
                                  name='Conv2d')
        self.bn = layers.BatchNormalization(momentum=0.9, epsilon=1e-5, name='BatchNorm')
        self.activation = layers.ReLU(max_value=6.0)   # ReLU6
        
    def call(self, inputs, training=False, **kargs):
        x = self.conv(inputs)
        x = self.bn(x, training=training)
        x = self.activation(x)
        
        return x



class InvertedResidualBlock(layers.Layer):
    def __init__(self, in_channel, out_channel, strides, expand_ratio, **kwargs):
        super(InvertedResidualBlock, self).__init__(**kwargs)
        self.hidden_channel = in_channel * expand_ratio
        self.use_shortcut = (strides == 1) and (in_channel == out_channel)
        
        layer_list = []
        # first bottleneck does not need 1*1 conv
        if expand_ratio != 1:
            # 1x1 pointwise conv
            layer_list.append(ConvBNReLU(out_channel=self.hidden_channel, kernel_size=1, name='expand'))
        layer_list.extend([
            
            # 3x3 depthwise conv 
            layers.DepthwiseConv2D(kernel_size=3, padding='SAME', strides=strides, use_bias=False, name='depthwise'),
            layers.BatchNormalization(momentum=0.9, epsilon=1e-5, name='depthwise/BatchNorm'),
            layers.ReLU(max_value=6.0),
            
            #1x1 pointwise conv(linear) 
            # linear activation y = x -> no activation function
            layers.Conv2D(filters=out_channel, kernel_size=1, strides=1, padding='SAME', use_bias=False, name='project'),
            layers.BatchNormalization(momentum=0.9, epsilon=1e-5, name='project/BatchNorm')
        ])
        
        self.main_branch = Sequential(layer_list, name='expanded_conv')
    
    def call(self, inputs, **kargs):
        if self.use_shortcut:
            return inputs + self.main_branch(inputs)
        else:
            return self.main_branch(inputs)  

5 损失函数softmax 交叉熵

5.1 softmax函数

Softmax函数由下列公式定义

softmax 的作用是把 一个序列，变成概率。

softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，所有概率的和将等于1。

python实现

def softmax(x):
    shift_x = x - np.max(x)    # 防止输入增大时输出为nan
    exp_x = np.exp(shift_x)
    return exp_x / np.sum(exp_x)

PyTorch封装的Softmax()函数

dim参数：

• dim为0时，对所有数据进行softmax计算
• dim为1时，对某一个维度的列进行softmax计算
• dim为-1 或者2 时，对某一个维度的行进行softmax计算

import torch
x = torch.tensor([2.0,1.0,0.1])
x.cuda()
outputs = torch.softmax(x,dim=0)
print("输入：",x)
print("输出：",outputs)
print("输出之和：",outputs.sum())

5.2 交叉熵损失函数

定义如下:

python实现

def cross_entropy(a, y):
    return np.sum(np.nan_to_num(-y*np.log(a)-(1-y)*np.log(1-a)))
 
# tensorflow version
loss = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y), reduction_indices=[1]))
 
# numpy version
loss = np.mean(-np.sum(y_*np.log(y), axis=1))

PyTorch实现
交叉熵函数分为二分类(torch.nn.BCELoss())和多分类函数(torch.nn.CrossEntropyLoss()

# 二分类 损失函数
loss = torch.nn.BCELoss()
l = loss(pred，real)

# 多分类损失函数
loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()

6 优化器SGD

简介
SGD全称Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降，1847年提出。每次选择一个mini-batch，而不是全部样本，使用梯度下降来更新模型参数。它解决了随机小批量样本的问题，但仍然有自适应学习率、容易卡在梯度较小点等问题。

pytorch调用方法：

torch.optim.SGD(params, lr=<required parameter>, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)

相关代码：

    def step(self, closure=None):
        """Performs a single optimization step.

        Arguments:
            closure (callable, optional): A closure that reevaluates the model
                and returns the loss.
        """
        loss = None
        if closure is not None:
            loss = closure()

        for group in self.param_groups:
            weight_decay = group['weight_decay'] # 权重衰减系数
            momentum = group['momentum'] # 动量因子，0.9或0.8
            dampening = group['dampening'] # 梯度抑制因子
            nesterov = group['nesterov'] # 是否使用nesterov动量

            for p in group['params']:
                if p.grad is None:
                    continue
                d_p = p.grad.data
                if weight_decay != 0: # 进行正则化
                	# add_表示原处改变，d_p = d_p + weight_decay*p.data
                    d_p.add_(weight_decay, p.data)
                if momentum != 0:
                    param_state = self.state[p] # 之前的累计的数据，v(t-1)
                    # 进行动量累计计算
                    if 'momentum_buffer' not in param_state:
                        buf = param_state['momentum_buffer'] = torch.clone(d_p).detach()
                    else:
                    	# 之前的动量
                        buf = param_state['momentum_buffer']
                        # buf= buf*momentum + （1-dampening）*d_p
                        buf.mul_(momentum).add_(1 - dampening, d_p)
                    if nesterov: # 使用neterov动量
                    	# d_p= d_p + momentum*buf
                        d_p = d_p.add(momentum, buf)
                    else:
                        d_p = buf
				# p = p - lr*d_p
                p.data.add_(-group['lr'], d_p)

        return loss

7 最后