斯坦福犬数据集含120种犬的20580张图像，用于细粒度分类。文中介绍了解压数据集、安装PaddleX与PaddleClas等环境准备步骤，还涉及用PaddleX划分数据集、配置PaddleClas进行训练，以及模型评估、预测和推理等流程，总结了相关工具在图像分类任务中的表现及注意事项。
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斯坦福犬数据集包含来自世界各地的120种犬的图像。此数据集是使用ImageNet的图像和注释构建的，用于完成细粒度的图像分类任务。它最初是为进行细粒度图像分类而收集的，这是一个具有挑战性的问题，因为某些犬种具有几乎相同的特征或颜色和年龄不同。
原始数据源可在 http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/ 上找到，其中包含有关训练/测试拆分和基线结果的其他信息。
如果您在出版物中使用此数据集，请在以下论文中引用该数据集：
Aditya Khosla，Nityananda Jayadevaprakash，Bangpeng Yao和Li Fei-Fei。用于细粒度图像分类的新型数据集。第一次细粒度视觉分类（FGVC）研讨会，IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR），2011年。[pdf] [海报] [BibTex]
J. Deng，W. Dong，R. Socher，L.-J。Li，K. Li和L. Fei-Fei，ImageNet：大型分层图像数据库。IEEE计算机视觉和模式识别（CVPR），2009年。[pdf] [BibTex]
https://unsplash.com/photos/U6nlG0Y5sfs
# 解压缩，一次即可# !unzip -aoq data/data87695/Stanford_Dogs_Dataset.zip -d dataset
!ls dataset/images/Images/
# PaddleX安装! pip install paddlex# 切记切记paddle2onnx!pip install paddle2onnx
!git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleClas.git --depth=1
!cd PaddleClas && pip3 install --upgrade -r requirements.txt
分别生成 labels.txt test_list.txt train_list.txt val_list.txt
# 数据集划分!paddlex --split_dataset --format ImageNet --dataset_dir ~/dataset/images/Images --val_value 0.2 --test_value 0.1
# 各种标签查看!cat ~/dataset/images/Images/labels.txt
# 进入PaddleClas%cd ~/PaddleClas
!export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
使用PaddleClas/configs/MobileNetV3/MobileNetV3smallx075.yaml
mode: 'train'ARCHITECTURE:
name: "MobileNetV3_small_x0_75"pretrained_model: ""model_save_dir: "./output/"# 120类classes_num: 120# 总图片数量total_images: 20580save_interval: 1ls_epsilon: 0.1validate: Truevalid_interval: 1# 训练轮次epochs: 360topk: 5image_shape: [3, 224, 224]LEARNING_RATE:
function: 'Cosine'
params:
lr: 2.6
warmup_epoch: 5OPTIMIZER:
function: 'Momentum'
params:
momentum: 0.9
regularizer:
function: 'L2'
factor: 0.00002TRAIN:
batch_size: 4096
num_workers: 4
file_list: "/home/aistudio/dataset/images/Images/train_list.txt"
data_dir: "/home/aistudio/dataset/images/Images"
shuffle_seed: 0
transforms:
- DecodeImage:
to_rgb: True
channel_first: False
- RandCropImage:
size: 224
- RandFlipImage:
flip_code: 1
- NormalizeImage:
scale: 1./255.
mean: [0.485, 0.456, 0.406] std: [0.229, 0.224, 0.225] order: ''
- ToCHWImage:VALID:
batch_size: 64
num_workers: 4
file_list: "/home/aistudio/dataset/images/Images/val_list.txt"
data_dir: "/home/aistudio/dataset/images/Images"
shuffle_seed: 0
transforms:
- DecodeImage:
to_rgb: True
channel_first: False
- ResizeImage:
resize_short: 256
- CropImage:
size: 224
- NormalizeImage:
scale: 1.0/255.0
mean: [0.485, 0.456, 0.406] std: [0.229, 0.224, 0.225] order: ''
- ToCHWImage:!pwd
2021-05-10 01:36:33,765 - ERROR - DataLoader reader thread raised an exception!2021-05-10 01:36:33,766 - ERROR - (Fatal) Blocking queue is killed because the data reader raises an exception. [Hint: Expected killed_ != true, but received killed_:1 == true:1.] (at /paddle/paddle/fluid/operators/reader/blocking_queue.h:158)
'./configs/quick_start/MobileNetV3_large_x1_0_finetune.yaml'
mode: 'train'ARCHITECTURE:
name: 'MobileNetV3_large_x1_0'pretrained_model: "./pretrained/MobileNetV3_large_x1_0_pretrained"model_save_dir: "./output/"use_gpu: True# 120类classes_num: 120# 总图片数量20580total_images: 14499save_interval: 1validate: Truevalid_interval: 1epochs: 20topk: 1image_shape: [3, 224, 224]LEARNING_RATE:
function: 'Cosine'
params:
lr: 0.00375OPTIMIZER:
function: 'Momentum'
params:
momentum: 0.9
regularizer:
function: 'L2'
factor: 0.000001TRAIN:
batch_size: 160
num_workers: 0
file_list: "/home/aistudio/dataset/images/Images/train_list.txt"
data_dir: "/home/aistudio/dataset/images/Images/"
shuffle_seed: 0
transforms:
- DecodeImage:
to_rgb: True
channel_first: False
- RandCropImage:
size: 224
- RandFlipImage:
flip_code: 1
- NormalizeImage:
scale: 1./255.
mean: [0.485, 0.456, 0.406] std: [0.229, 0.224, 0.225] order: ''
- ToCHWImage:VALID:
batch_size: 160
num_workers: 0
file_list: "/home/aistudio/dataset/images/Images/val_list.txt"
data_dir: "/home/aistudio/dataset/images/Images/"
shuffle_seed: 0
transforms:
- DecodeImage:
to_rgb: True
channel_first: False
- ResizeImage:
resize_short: 256
- CropImage:
size: 224
- NormalizeImage:
scale: 1.0/255.0
mean: [0.485, 0.456, 0.406] std: [0.229, 0.224, 0.225] order: ''
- ToCHWImage:!python tools/download.py -a MobileNetV3_large_x1_0 -p ./pretrained -d True
!python tools/train.py -c './configs/quick_start/MobileNetV3_large_x1_0_finetune.yaml'
可以通过以下命令进行模型评估。
!python tools/eval.py \
-c ./configs/quick_start/MobileNetV3_large_x1_0_finetune.yaml \
-o pretrained_model="./output/MobileNetV3_large_x1_0/best_model/ppcls"\
-o load_static_weights=False模型训练完成之后，可以加载训练得到的预训练模型，进行模型预测。在模型库的 tools/infer/infer.py 中提供了完整的示例，只需执行下述命令即可完成模型预测：
!python tools/infer/infer.py \
-i ../111.jpg \
--model MobileNetV3_large_x1_0 \
--pretrained_model "./output/MobileNetV3_large_x1_0/best_model/ppcls" \
--use_gpu True \
--load_static_weights False通过导出inference模型，PaddlePaddle支持使用预测引擎进行预测推理。接下来介绍如何用预测引擎进行推理： 首先，对训练好的模型进行转换：
!python tools/export_model.py \
--model MobileNetV3_large_x1_0 \
--pretrained_model ./output/MobileNetV3_large_x1_0/best_model/ppcls \
--output_path ./inference!python tools/infer/predict.py \
--image_file ../dataset/images/Images/n02085936-Maltese_dog/n02085936_10148.jpg \
--model_file "./inference/inference.pdmodel" \
--params_file "./inference/inference.pdiparams" \
--use_gpu=True \
--use_tensorrt=False总的来说，paddleclas以及paddlex面对多类型、大数据量图像分类任务有很优秀得表现，有以下几点需要注意：
以上就是斯坦福120类狗分类的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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