【超详细】MMLab分类任务mmclassification：环境配置说明、训练、预测及模型结果可视化展示
本文详细介绍了使用MMLab的mmclassification进行分类任务的环境配置、训练与预测流程。
目录
- 文件配置说明
-
- 下载源码
- 配置文件
-
- 基于预训练模型微调或者续训练自己模型的方式
- 配置文件说明
- 数据集配置方式
- 更改配置文件中的类别名称
- 训练模型
- 模型预测
- 可视化展示
-
- 数据增强可视化
- 特征可视化--vis_cam.py文件
- 结果日志分析工具
文件配置说明
如果没有自己数据集练习的小伙伴，可以通过下面方式获取我用于训练测试的数据集，跟着本文一起练习一下整个流程，这个数据集是用于训练102种花朵分类识别的数据集。
关注GZH：阿旭算法与机器学习，回复：【mmlab实战1】即可获取已经下载好的mmlabclassification源码与demo训练用的数据：数据在mmcls/data目录中，已经放置好了
下载源码
先下载mmlabclassification源码到本地：
下载链接：https://github.com/open-mmlab/mmclassification。
目录如下：
配置文件
在config里面选择想要使用的模型，并打开相应配置文件，比如使用resnet模型中的resnet18_8xb32_in1k.py这个模型：
打开resnet18_8xb32_in1k.py这个文件,显示如下：
上面几个配置文件都在config / _ base _ 目录下,
上面4个文件，可分别按需求进行配置，但是一个个配置很麻烦，有一个简单的方法可以生成一个总的配置文件，方法如下。
直接将上面选的resnet18_8xb32_in1k.py作为配置参数，运行一遍tools/train.py，因为很多参数没配置，故肯定报错，但是会得到一个完整版的配置文件，存放在tools\work_dirs中，如下图：（生成的配置文件名字与你运行的配置文件名称默认是相同的）
新的完整配置文件resnet18_8xb32_in1k.py内容如下：（注：这个与之前那个resnet18_8xb32_in1k.py文件不是同一个，只是名字一样）
需要修改的内容如下：
1.修改分类数目：num_classes
2.修改数据集配置路径
基于预训练模型微调或者续训练自己模型的方式
resnet18_8xb32_in1k.py配置文件中：
load_from = None:load_from 可以用于指定别人预训练好的基模型，在此基础上进行参数微调训练
resume_from = None:resume_from 参数，可以指定之前训练过的模型，在此基础上接着训练。
model = dict(
type='ImageClassifier',
backbone=dict(
type='ResNet',
depth=18,
num_stages=4,
out_indices=(3, ),
style='pytorch'),
neck=dict(type='GlobalAveragePooling'),
head=dict(
type='LinearClsHead',
num_classes=1000,
in_channels=512,
loss=dict(type='CrossEntropyLoss', loss_weight=1.0),
topk=(1, 5)))
dataset_type = 'ImageNet'
img_norm_cfg = dict(
mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True)
train_pipeline = [
dict(type='LoadImageFromFile'),
dict(type='RandomResizedCrop', size=224),
dict(type='RandomFlip', flip_prob=0.5, direction='horizontal'),
dict(
type='Normalize',
mean=[123.675, 116.28, 103.53],
std=[58.395, 57.12, 57.375],
to_rgb=True),
dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
dict(type='ToTensor', keys=['gt_label']),
dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_label'])
]
test_pipeline = [
dict(type='LoadImageFromFile'),
dict(type='Resize', size=(256, -1)),
dict(type='CenterCrop', crop_size=224),
dict(
type='Normalize',
mean=[123.675, 116.28, 103.53],
std=[58.395, 57.12, 57.375],
to_rgb=True),
dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
dict(type='Collect', keys=['img'])
]
data = dict(
samples_per_gpu=32,
workers_per_gpu=2,
train=dict(
type='ImageNet',
data_prefix='data/imagenet/train',
pipeline=[
dict(type='LoadImageFromFile'),
dict(type='RandomResizedCrop', size=224),
dict(type='RandomFlip', flip_prob=0.5, direction='horizontal'),
dict(
type='Normalize',
mean=[123.675, 116.28, 103.53],
std=[58.395, 57.12, 57.375],
to_rgb=True),
dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
dict(type='ToTensor', keys=['gt_label']),
dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_label'])
]),
val=dict(
type='ImageNet',
data_prefix='data/imagenet/val',
ann_file='data/imagenet/meta/val.txt',
pipeline=[
dict(type='LoadImageFromFile'),
dict(type='Resize', size=(256, -1)),
dict(type='CenterCrop', crop_size=224),
dict(
type='Normalize',
mean=[123.675, 116.28, 103.53],
std=[58.395, 57.12, 57.375],
to_rgb=True),
dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
dict(type='Collect', keys=['img'])
]),
test=dict(
type='ImageNet',
data_prefix='data/imagenet/val',
ann_file='data/imagenet/meta/val.txt',
pipeline=[
dict(type='LoadImageFromFile'),
dict(type='Resize', size=(256, -1)),
dict(type='CenterCrop', crop_size=224),
dict(
type='Normalize',
mean=[123.675, 116.28, 103.53],
std=[58.395, 57.12, 57.375],
to_rgb=True),
dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
dict(type='Collect', keys=['img'])
]))
evaluation = dict(interval=1, metric='accuracy')
optimizer = dict(type='SGD', lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=0.0001)
optimizer_config = dict(grad_clip=None)
lr_config = dict(policy='step', step=[30, 60, 90])
runner = dict(type='EpochBasedRunner', max_epochs=100)
checkpoint_config = dict(interval=1)
log_config = dict(interval=100, hooks=[dict(type='TextLoggerHook')])
dist_params = dict(backend='nccl')
log_level = 'INFO'
load_from = None
resume_from = None
workflow = [('train', 1)]
work_dir = './work_dirs\\resnet18_8xb32_in1k'
gpu_ids = [0]
配置文件说明
model = dict(
type='ImageClassifier', # 分类器类型
backbone=dict(
type='ResNet', # 主干网络类型
depth=50, # 主干网网络深度， ResNet 一般有18, 34, 50, 101, 152 可以选择
num_stages=4, # 主干网络状态(stages)的数目，这些状态产生的特征图作为后续的 head 的输入。
out_indices=(3, ), # 输出的特征图输出索引。越远离输入图像，索引越大
frozen_stages=-1, # 网络微调时，冻结网络的stage（训练时不执行反相传播算法），若num_stages=4，backbone包含stem 与 4 个 stages。frozen_stages为-1时，不冻结网络； 为0时，冻结 stem； 为1时，冻结 stem 和 stage1； 为4时，冻结整个backbone
style='pytorch'), # 主干网络的风格，'pytorch' 意思是步长为2的层为 3x3 卷积， 'caffe' 意思是步长为2的层为 1x1 卷积。
neck=dict(type='GlobalAveragePooling'), # 颈网络类型
head=dict(
type='LinearClsHead', # 线性分类头，
num_classes=1000, # 输出类别数，这与数据集的类别数一致
in_channels=2048, # 输入通道数，这与 neck 的输出通道一致
loss=dict(type='CrossEntropyLoss', loss_weight=1.0), # 损失函数配置信息
topk=(1, 5),)) # 评估指标，Top-k 准确率， 这里为 top1 与 top5 准确率
通常可设置参数内容：num-classes必须依据自己的实际分类数修改，其他可以不动。
可以调试out_indices,（0 1 2 3）,4层可调试，这里取得是最深层3,特征金字塔输出多个；
num_classes: 设置自己数据集的类别个数；（必须修改）
neck颈部网络也可调试；
损失函数可以调试。
# dataset settings
dataset_type = 'ImageNet' # 数据集名称，
img_norm_cfg = dict( #图像归一化配置，用来归一化输入的图像。
mean=[123.675, 116.28, 103.53], # 预训练里用于预训练主干网络模型的平均值。
std=[58.395, 57.12, 57.375], # 预训练里用于预训练主干网络模型的标准差。
to_rgb=True) # 是否反转通道，使用 cv2, mmcv 读取图片默认为 BGR 通道顺序，这里 Normalize 均值方差数组的数值是以 RGB 通道顺序， 因此需要反转通道顺序。
# 训练数据流水线
train_pipeline = [
dict(type='LoadImageFromFile'), # 读取图片
dict(type='RandomResizedCrop', size=224), # 随机缩放抠图
dict(type='RandomFlip', flip_prob=0.5, direction='horizontal'), # 以概率为0.5随机水平翻转图片
dict(type='Normalize', **img_norm_cfg), # 归一化
dict(type='ImageToTensor', keys=['img']), # image 转为 torch.Tensor
dict(type='ToTensor', keys=['gt_label']), # gt_label 转为 torch.Tensor
dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_label']) # 决定数据中哪些键应该传递给检测器的流程
]
# 测试数据流水线
test_pipeline = [
dict(type='LoadImageFromFile'),
dict(type='Resize', size=(256, -1)),
dict(type='CenterCrop', crop_size=224),
dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
dict(type='Collect', keys=['img']) # test 时不传递 gt_label
]
data = dict(
samples_per_gpu=32, # 单个 GPU 的 Batch size
workers_per_gpu=2, # 单个 GPU 的 线程数
train=dict( # 训练数据信息
type=dataset_type, # 数据集名称
data_prefix='data/imagenet/train', # 数据集目录，当不存在 ann_file 时，类别信息从文件夹自动获取
pipeline=train_pipeline), # 数据集需要经过的 数据流水线
val=dict( # 验证数据集信息
type=dataset_type,
data_prefix='data/imagenet/val',
ann_file='data/imagenet/meta/val.txt', # 标注文件路径，存在 ann_file 时，不通过文件夹自动获取类别信息
pipeline=test_pipeline),
test=dict( # 测试数据集信息
type=dataset_type,
data_prefix='data/imagenet/val',
ann_file='data/imagenet/meta/val.txt',
pipeline=test_pipeline))
evaluation = dict( # evaluation hook 的配置
interval=1, # 验证期间的间隔，单位为 epoch 或者 iter， 取决于 runner 类型。
metric='accuracy') # 验证期间使用的指标。
上面主要需要修改：训练数据data，验证集val，测试集test这几个数据集的路径。（数据集路径配置方式见下文）
# Checkpoint hook 的配置文件。
checkpoint_config = dict(interval=1) # 保存的间隔是 1，单位会根据 runner 不同变动，可以为 epoch 或者 iter。
# 日志配置信息。
log_config = dict(
interval=100, # 打印日志的间隔， 单位 iters
hooks=[
dict(type='TextLoggerHook'), # 用于记录训练过程的文本记录器(logger)。
# dict(type='TensorboardLoggerHook') # 同样支持 Tensorboard 日志
])
dist_params = dict(backend='nccl') # 用于设置分布式训练的参数，端口也同样可被设置。
log_level = 'INFO' # 日志的输出级别。
resume_from = None # 从给定路径里恢复检查点(checkpoints)，训练模式将从检查点保存的轮次开始恢复训练。
workflow = [('train', 1)] # runner 的工作流程，[('train', 1)] 表示只有一个工作流且工作流仅执行一次。
work_dir = 'work_dir' # 用于保存当前实验的模型检查点和日志的目录文件地址。
# 用于构建优化器的配置文件。支持 PyTorch 中的所有优化器，同时它们的参数与 PyTorch 里的优化器参数一致。
optimizer = dict(type='SGD', # 优化器类型
lr=0.1, # 优化器的学习率，参数的使用细节请参照对应的 PyTorch 文档。
momentum=0.9, # 动量(Momentum)
weight_decay=0.0001) # 权重衰减系数(weight decay)。
# optimizer hook 的配置文件
optimizer_config = dict(grad_clip=None) # 大多数方法不使用梯度限制(grad_clip)。
# 学习率调整配置，用于注册 LrUpdater hook。
lr_config = dict(policy='step', # 调度流程(scheduler)的策略，也支持 CosineAnnealing, Cyclic, 等。
step=[30, 60, 90]) # 在 epoch 为 30, 60, 90 时， lr 进行衰减
runner = dict(type='EpochBasedRunner', # 将使用的 runner 的类别，如 IterBasedRunner 或 EpochBasedRunner。
max_epochs=100) # runner 总回合数， 对于 IterBasedRunner 使用 `max_iters`
数据集配置方式
数据集配置方式有以下两种：
方式一：直接用文件夹名称作为标签，只需配置data_prefix这一个路径参数，格式如下：
自己创建一个data目录，目录下有train,valid,test三个文件夹，这3个文件夹下放置每个分类类别的目录文件（以类别命名文件夹），每个目录1-7中存放的就是当前目录文件名标签1-7对应的图片：（目录数字1-7直接替换为需要预测的类别名称即可：代表目录下图片所属的标签名称）
目录结构如下：
这种方式data配置文件的设置方式如下：只需配置数据路径data_prefix，不需要标签路径：ann_file，因为此时会默认用图片所在的目录名称作为标签。
data = dict(
samples_per_gpu=32, # 单个 GPU 的 Batch size
workers_per_gpu=2, # 单个 GPU 的 线程数
train=dict( # 训练数据信息
type=dataset_type, # 数据集名称
data_prefix='data/train', # 数据集目录，当不存在 ann_file 时，类别信息从文件夹自动获取
pipeline=train_pipeline), # 数据集需要经过的 数据流水线
val=dict( # 验证数据集信息
type=dataset_type,
data_prefix='data/val',
pipeline=test_pipeline),
test=dict( # 测试数据集信息
type=dataset_type,
data_prefix='data/test',
pipeline=test_pipeline))
evaluation = dict( # evaluation hook 的配置
interval=1, # 验证期间的间隔，单位为 epoch 或者 iter， 取决于 runner 类型。
metric='accuracy') # 验证期间使用的指标。
方式二：所有图片均在一个目录下，没有区分标签目录，此时需要构建图片与标签一一对应的.txt文件。，这种方式配置起来稍微复杂一点。
自己创建一个data目录，目录下有train,valid,test三个文件夹，这3个目录下分别放需要训练、验证与测试的图片。不用像方法一一样建立分类子目录，不过此时需要通过分别构建train.txt, val.txt, test.txt这3个文件获取图片所对应的标签。
.txt文件格式如下：【图片名 类别】
注：类别是从0开始依次向后编号的。编号对应的实际名称是在mmcls/datasets/imagenet.py这个文件中设置的。（下文会讲）
这种方式data配置文件需要同时配置数据路径data_prefix，标签路径：ann_file。如下：
data = dict(
samples_per_gpu=32, # 单个 GPU 的 Batch size
workers_per_gpu=2, # 单个 GPU 的 线程数
train=dict( # 训练数据信息
type=dataset_type, # 数据集名称
data_prefix='data/train', # 数据集目录，当不存在 ann_file 时，类别信息从文件夹自动获取
ann_file='data/train.txt',
pipeline=train_pipeline), # 数据集需要经过的 数据流水线
val=dict( # 验证数据集信息
type=dataset_type,
data_prefix='data/val',
ann_file='data/val.txt',
pipeline=test_pipeline),
test=dict( # 测试数据集信息
type=dataset_type,
data_prefix='data/test',
ann_file='data/test.txt',
pipeline=test_pipeline))
evaluation = dict( # evaluation hook 的配置
interval=1, # 验证期间的间隔，单位为 epoch 或者 iter， 取决于 runner 类型。
metric='accuracy') # 验证期间使用的指标。
注：实际数据路径根据你防止数据集的位置进行修改。
这种方式还需要建立自己读文件的类，进行文件读取：
在mmcls/datasets目录下，创建file_list.py文件，内容如下：
import numpy as np
from .builder import DATASETS
from .base_dataset import BaseDataset
@DATASETS.register_module()
class MyFilelist(BaseDataset):
CLASSES = ['flower_'+ str(i) for i in range(102)]
def load_annotations(self):
assert isinstance(self.ann_file, str)
data_infos = []
with open(self.ann_file) as f:
samples = [x.strip().split(' ') for x in f.readlines()]
for filename, gt_label in samples:
info = {'img_prefix': self.data_prefix}
info['img_info'] = {'filename': filename}
info['gt_label'] = np.array(gt_label, dtype=np.int64)
data_infos.append(info)
return data_infos
然后在mmcls/datasets/init.py 中完成注册，如下图：
然后下修改tools\work_dirs\esnet18_8xb32_in1k\esnet18_8xb32_in1k.py这个配置文件中data读取的类名，如下图：
更改配置文件中的类别名称
各个编号对应类别实际名称在mmcls/datasets/imagenet.py这个文件中设置：
更改ImageNet类中的CLASSES为自己需要分类的类别名称列表：
到此配置文件修改完毕，然后就可以用tools\work_dirs\resnet18_8xb32_in1k.py这个完整的配置文件运行我们的train.py训练模型。
训练模型
pycharm中点击下面配置按钮
在参数这里输入tools\work_dirs\resnet18_8xb32_in1k.py这个的绝对路径，就可以对模型进行训练了。
训练的结果会默认存放在tools\work-dirs目录下：（.pth为训练后的模型文件）
模型预测
此处也可以直接下载网上的预训练模型到本地直接进行预测,也可以用刚才自己训练好的模型。
下载链接：https://github.com/open-mmlab/mmclassification
自己训练好的模型默认在下面这个目录下面：
一、单张图片预测
可以使用demo/image_demo.py文件
配置下面三个参数：
image_04903.jpg # 图片名称
../tools/work_dirs/My20230317_resnet18_8xb32_in1k.py # 训练用的配置文件
../tools/work_dirs/esnet18_8xb32_in1k/epoch_100.pth # 训练好的模型地址
然后运行image_demo.py文件，结果如下：图片上会出现预测图片名称、标签、置信度
二、多张图片预测
使用tools/test.py文件
设置运行参数：(可根据上文参数说明修改相应需要的运行参数)
模型会自动将之前配置文件resnet18_8xb32_in1k.py中test目录下的图片，都进行检测一遍。
./work_dirs/My20230317_resnet18_8xb32_in1k.py # 配置文件路径
./work_dirs/esnet18_8xb32_in1k/epoch_100.pth # 训练好的模型
--metrics #评估参数，自己选择需要看的参数
accuracy
recall
参数设置好后，运行test.py文件，运行结果如下：
可视化展示
tools/visualizations目录是用于进行结果可视化演示的：
数据增强可视化
输入运行参数，运行vis_pipeline.py文件，会在指定的输出目录下生成相应可视化结果：这个会展示图像在进入模型前的一些处理操作。
注：可根据需要自己设置相应参数。
../../configs/resnet/My20230317_resnet18_8xb32_in1k.py
--output-dir
../work_dirs/esnet18_8xb32_in1k/vis/vis_pipeline
--phase
train
--number
10
--mode
pipeline
特征可视化–vis_cam.py文件
需要额外装一个第三方库：pip install grad-cam
利用训练好的模型，进行图像特征可视化操作,观察模型的注意力在图片的什么位置：
至少需要3个参数：图像路径，模型配置文件路径，训练好的模型路径。
不指定类别的话，默认选择图片所属概率最高的类别进行处理。
target-layers参数可以指定给定层的注意力情况，默认是最后一层网络。
结果显示如下：图片中蓝色部分表示不怎么关注的，红色地方表示比较关注的，可以看到模型的主要注意力都集中在了狗狗的头部。
结果日志分析工具
1.绘制参数曲线、
2.计算模型训练时间
3.计算模型的参数量（不需要训练好模型）：配置文件、输入图片大小
绘制参数曲线运行参数示例：
plot_curve ../work_dirs/resnet18_8xb32_in1k/flower-100epoch.json --keys loss
计算模型训练时间参数示例
cal_train_time ../work_dirs/resnet18_8xb32_in1k/flower-100epoch.json
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