基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（三）

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基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一）

基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（二）

基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（三）

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基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（六）

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前言

本项目以卷积神经网络（CNN）模型为基础，对收集到的猫咪图像数据进行训练。通过采用数据增强技术和结合残差网络的方法，旨在提高模型的性能，以实现对不同猫的种类进行准确识别。

首先，项目利用CNN模型，这是一种专门用于图像识别任务的深度学习模型。该模型通过多个卷积和池化层，能够有效地捕捉图像中的特征，为猫的种类识别提供强大的学习能力。

其次，通过对收集到的数据进行训练，本项目致力于建立一个能够准确辨识猫的种类的模型。包括各种猫的图像，以确保模型能够泛化到不同的种类和场景。

为了进一步提高模型性能，采用了数据增强技术。数据增强通过对训练集中的图像进行旋转、翻转、缩放等操作，生成更多的变体，有助于模型更好地适应不同的视角和条件。

同时，引入残差网络的思想，有助于解决深层网络训练中的梯度消失问题，提高模型的训练效果。这种结合方法使得模型更具鲁棒性和准确性。

最终，通过本项目，实现了对猫的种类进行精准识别的目标。这对于宠物领域、动物学研究等方面都具有实际应用的潜力，为相关领域提供了一种高效而可靠的工具。

总体设计

本部分包括系统整体结构图和系统流程图。

系统整体结构图

系统整体结构如图所示。

系统流程图

系统流程如图所示。

运行环境

本部分包括计算型云服务器、Python环境、TensorFlow环境和MySQL环境。

详见博客。

模块实现

本项目包括5个模块：数据预处理、数据增强、普通CNN模型、残差网络模型、模型生成。下面分别给出各模块的功能介绍及相关代码。

1. 数据预处理

打开浏览器，分别搜索布偶猫、孟买猫、暹罗猫和英国短毛猫的图片。用批量下载器下载图片，筛选出特征明显的图片作为数据集。使用的图片包含101张布偶猫、97张孟买猫、101张逼罗猫以及85张英国短毛猫，共计384张图片。（其中在工程代码中/cat_kind_model/cat_data_100与/cat_kind_model/cat_data_224也可下载）

详见博客。

2. 数据增强

所谓数据增强，是通过翻转、旋转、比例缩放、随机裁剪、移位、添加噪声等操作对现有数据集进行拓展。本项目中数据量较小，无法提取图片的深层特征，使用深层的残差网络时易造成模型过拟合。

详见博客。

3. 普通CNN模型

处理图片数据格式后,转换为数组作为模型的输入，并根据文件名提取标签，定义模型结构、优化器、损失函数和性能指标。本项目使用Keras提供类似VGG的卷积神经网络。

1）模型结构

模型结构相关代码如下：

#首先导入相应库
import os
from PIL import Image
import numpy as np
from keras.utils import np_utils
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.optimizers import SGD, RMSprop, Adam
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
import argparse
#将图片转换为数组，并提取标签
def convert_image_array(filename, src_dir):
    img = Image.open(os.path.join(src_dir, filename)).convert('RGB')
    return np.array(img)
def prepare_data(train_or_test_dir):
    x_train_test = []
    #将训练或者测试集图片转换为数组
    ima1 = os.listdir(train_or_test_dir)
    for i in ima1:
        x_train_test.append(convert_image_array(i, train_or_test_dir))
    x_train_test = np.array(x_train_test)
    #根据文件名提取标签
    y_train_test = []
    for filename in ima1:
        y_train_test.append(int(filename.split('_')[0]))
    y_train_test = np.array(y_train_test)
    #将标签转换格式
    y_train_test = np_utils.to_categorical(y_train_test)
    #将特征点从0~255转换成0~1，提高特征提取精度
    x_train_test = x_train_test.astype('float32')
    x_train_test /= 255
    #返回训练和测试数据
    return x_train_test, y_train_test

搭建网络模型。定义的架构为4个卷积层，每两层卷积后都连接1个池化层，进行数据的降维；一个dropout层，防止模型过拟合；加上Flatten层，把多维的输入一维化；最后是全连接层。

def train_model():
    #搭建卷积神经网络
    model = Sequential()
       model.add(Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=(100,100,3)))  #提取图像的特征
    model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Dropout(0.25))  #随机扔掉25%的节点权重，防止模型过拟合
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Dropout(0.25))
    model.add(Flatten())  
#Flatten层输入“压平”，把多维的输入一维化，常用在从卷积层到全连接层的过渡
    model.add(Dense(256, activation='relu'))  #Dense是常用的全连接层
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(4, activation='softmax'))

2）模型优化

确定模型架构之后，使用compile()方法对模型进行编译，这是多类别的分类问题，因此需要使用交叉熵作为损失函数。由于所有标签都带有相似的权重，通常使用精确度作为性能指标，使用随机梯度下降算法来优化模型参数。

sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)#SGD优化器
#完成模型搭建后，使用.compile()方法编译
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=sgd,metrics=['accuracy'])
return model

3）模型训练

定义模型架构和编译模型后，使用训练集训练模型，使模型可以识别不同种类的猫。这里，将使用训练集和测试集拟合并保存模型。

def main_args():  #初始化用到的参数
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--train_dir', type=str, default='./cat_data_100/train', help="the path to the training imgs")
    parser.add_argument('--test_dir', type=str, default='./cat_data_100/test', help='the path to the testing imgs')
    parser.add_argument("--save_model", type=str, default='./models/cat_weight.h5', help='the path and the model name')
    parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=10, help='the training batch size of data')
    parser.add_argument("--epochs", type=int, default=32, help='the training epochs')
    options = parser.parse_args()
    return options
#开始模型生成
if __name__ == "__main__":
    #调用函数获取用户参数
    options = main_args()
    #调用函数获取模型
    model = train_model()
    #调用函数获取训练数据和标签
    x_train, y_train = prepare_data(options.train_dir)
    x_test, y_test = prepare_data(options.test_dir)
#训练数据上按batch进行一定次数的迭代训练网络 
model.fit(x_train, y_train, shuffle=True, batch_size=options.batch_size, epochs=options.epochs)
#使用一行代码对模型进行评估，看模型的指标是否满足要求
score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=10)
print("Testing loss:{0},Testing acc:{1}".format(score[0], score[1]))

其中，一个batch就是在一次前向／后向传播过程用到的训练样例数量，每次读入10张图片作为一个批量大小，数据集循环迭代32次。

通过观察训练集和测试集的损失函数、准确率的大小来评估模型的训练程度，进行进一步决策。一般来说，训练集和测试集的损失函数（或准确率）不变且基本相等为模型训练的最佳状态。

4）模型保存

将模型文件保存为.h5格式，以便于移植到其他环境中使用。

#保存训练完成的模型文件
save_model = options.save_model
save_model_path = os.path.dirname(save_model)
save_model_name = os.path.basename(save_model)
if not os.path.exists(save_model_path):
    os.mkdir(save_model_path)
model.save_weights(save_model, overwrite=True)

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