Shufflenet图像分类
时间: 2023-12-04 10:13:23 浏览: 36
ShuffleNet是一种轻量级卷积神经网络,适用于移动端和嵌入式设备上的图像分类任务。它的核心思想是通过通道重组来减少计算量和参数数量。
ShuffleNet的基本单元是ShuffleNet Unit,它通过1×1卷积和3×3深度可分离卷积来进行特征提取,并使用通道重排来在不增加计算量的情况下增加网络的宽度。通道重排的过程在每个ShuffleNet Unit之间执行,它将通道划分为若干组,然后将每个组中的特征图重新排列,使得每个组的特征图都能融合到下一层的特征图中。
ShuffleNet的整体结构类似于ResNet,但它采用了更轻量级的设计,包括更小的卷积核、更少的卷积层和更少的参数。同时,ShuffleNet还使用了特殊的通道重排技术,使得网络在不损失准确率的情况下能够显著减少计算量和模型大小。
在图像分类任务中,ShuffleNet已经取得了很好的效果,并且在移动设备和嵌入式设备上的应用也得到了广泛的验证。
相关问题
shufflenet分类pytorch代码
下面是使用PyTorch实现ShuffleNet的分类代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class ShuffleNetBlock(nn.Module):
def __init__(self, inp, oup, mid_channels, ksize, stride):
super(ShuffleNetBlock, self).__init__()
self.stride = stride
self.mid_channels = mid_channels
self.inp = inp
self.oup = oup
assert stride in [1, 2]
if stride == 2:
self.branch1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(inp, inp, 3, 2, 1, groups=inp, bias=False),
nn.BatchNorm2d(inp),
nn.Conv2d(inp, mid_channels, 1, 1, 0, bias=False),
nn.BatchNorm2d(mid_channels),
nn.ReLU(inplace=True),
)
self.branch2 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(inp, mid_channels, 1, 1, 0, bias=False),
nn.BatchNorm2d(mid_channels),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(mid_channels, mid_channels, ksize, stride, ksize//2, groups=mid_channels, bias=False),
nn.BatchNorm2d(mid_channels),
nn.Conv2d(mid_channels, mid_channels, 1, 1, 0, bias=False),
nn.BatchNorm2d(mid_channels),
nn.ReLU(inplace=True),
)
else:
assert inp == oup
self.branch1 = nn.Sequential()
self.branch2 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(mid_channels, mid_channels, ksize, stride, ksize//2, groups=mid_channels, bias=False),
nn.BatchNorm2d(mid_channels),
nn.Conv2d(mid_channels, oup, 1, 1, 0, bias=False),
nn.BatchNorm2d(oup),
nn.ReLU(inplace=True),
)
def forward(self, x):
if self.stride == 1:
x1, x2 = x.chunk(2, dim=1)
out = torch.cat((x1, self.branch2(x2)), dim=1)
else:
out = torch.cat((self.branch1(x), self.branch2(x)), dim=1)
return out
class ShuffleNet(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=1000):
super(ShuffleNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 24, 3, 2, 1, bias=False)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(24)
self.maxpool = nn.MaxPool2d(3, 2, 1)
self.stage2 = self._make_stage(24, 144, 3, 2)
self.stage3 = self._make_stage(144, 288, 7, 2)
self.stage4 = self._make_stage(288, 576, 3, 2)
self.conv5 = nn.Conv2d(576, 1024, 1, 1, 0, bias=False)
self.bn5 = nn.BatchNorm2d(1024)
self.fc = nn.Linear(1024, num_classes)
def _make_stage(self, inp, oup, ksize, stride):
layers = []
layers.append(ShuffleNetBlock(inp, oup, int(oup/2), ksize, stride))
for i in range(1, 4):
layers.append(ShuffleNetBlock(oup, oup, int(oup/2), ksize, 1))
return nn.Sequential(*layers)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.bn1(x)
x = nn.ReLU(inplace=True)(x)
x = self.maxpool(x)
x = self.stage2(x)
x = self.stage3(x)
x = self.stage4(x)
x = self.conv5(x)
x = self.bn5(x)
x = nn.ReLU(inplace=True)(x)
x = x.mean([2, 3])
x = self.fc(x)
return x
```
其中,ShuffleNetBlock是ShuffleNet的基本模块,_make_stage是构建ShuffleNet每个阶段的函数,ShuffleNet是整个模型的定义。
可以使用以下代码来进行模型的实例化和训练:
```python
import torch.optim as optim
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
# 实例化模型
model = ShuffleNet()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=0.0001)
# 加载数据集
train_dataset = datasets.ImageFolder(root='./train', transform=transforms.ToTensor())
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)
# 训练模型
for epoch in range(100):
for i, (inputs, targets) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
loss.backward()
optimizer.step()
if i % 10 == 0:
print('Epoch: %d, Batch: %d, Loss: %.3f' % (epoch+1, i, loss.item()))
```
其中,train文件夹下存放的是训练数据集,每个子文件夹代表一个类别。可以使用torchvision.transforms对数据进行预处理,例如将图像转换为tensor、对图像进行随机裁剪、随机翻转等。在训练过程中,使用优化器对模型的参数进行更新,同时计算损失函数,以监督模型的训练效果。
图像分类国内外研究现状
图像分类是计算机视觉领域的一项重要任务,旨在将图像分为预定义的类别。国内外在图像分类方面的研究都非常活跃。
在国外,深度学习是图像分类的主要技术。2012年,AlexNet在ImageNet图像分类比赛中取得了惊人的成绩,使得深度学习在图像分类领域得到了广泛的应用。此后,深度学习模型的性能持续提升,例如VGG、GoogLeNet、ResNet等模型在ImageNet数据集上取得了更好的结果。此外,近年来还出现了一些基于注意力机制和对抗训练的模型,如SENet、CBAM、Mixup等。
在国内,图像分类研究也非常活跃。近年来,国内研究者在深度学习方面取得了很多进展,如DenseNet、ShuffleNet、MobileNet等轻量化模型。此外,国内还有一些研究者关注于结合深度学习和传统的分类方法,例如基于深度学习的特征提取和SVM分类器的组合。
总的来说,国内外在图像分类方面都有很多研究,深度学习是当前主流技术,而轻量化模型和结合传统方法的研究也是一个趋势。
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