pytorch代码在VOC2012数据集上挖掘出某一类中具有频繁性和判别性的图片,挖掘网络使用LeNet,并将挖掘出的图片可视化

时间: 2023-12-03 15:45:48 浏览: 92
好的,这个任务可以分成以下几步来进行: 1. 加载VOC2012数据集并进行预处理 2. 定义LeNet网络结构 3. 对LeNet进行训练,挖掘出具有频繁性和判别性的图片 4. 可视化挖掘出的图片 下面我们逐步实现这些步骤。 首先需要安装必要的库,包括torch、torchvision、numpy、matplotlib等。可以使用以下命令进行安装: ```python !pip install torch torchvision numpy matplotlib ``` 接下来,我们开始实现第一步,加载VOC2012数据集并进行预处理。我们可以使用torchvision中的datasets模块来加载VOC2012数据集,并通过transforms模块来进行预处理。具体实现如下: ```python import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 定义预处理操作 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(32), transforms.CenterCrop(32), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) # 加载训练集和测试集 trainset = torchvision.datasets.VOCSegmentation(root='./data', year='2012', image_set='train', download=True, transform=transform) testset = torchvision.datasets.VOCSegmentation(root='./data', year='2012', image_set='val', download=True, transform=transform) # 创建数据加载器 trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32, shuffle=True) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=32, shuffle=False) ``` 接下来,我们开始实现第二步,定义LeNet网络结构。LeNet是一个经典的卷积神经网络结构,适合于处理类似MNIST这样的小图像数据。在本任务中,我们将其用于处理VOC2012数据集。具体实现如下: ```python import torch.nn as nn class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2) self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 20) def forward(self, x): x = self.pool1(torch.relu(self.conv1(x))) x = self.pool2(torch.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16 * 5 * 5) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = torch.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = LeNet() ``` 接下来,我们开始实现第三步,对LeNet进行训练,挖掘出具有频繁性和判别性的图片。具体实现如下: ```python import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() if i % 200 == 199: print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 200)) running_loss = 0.0 print('Finished Training') # 挖掘具有频繁性和判别性的图片 class_freq = [0] * 20 class_correct = [0] * 20 class_total = [0] * 20 for data in testloader: images, labels = data outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs, 1) c = (predicted == labels).squeeze() for i in range(len(labels)): label = labels[i] class_freq[label] += 1 class_correct[label] += c[i].item() class_total[label] += 1 freq_threshold = 0.8 disc_threshold = 0.8 freq_imgs = [] disc_imgs = [] for i in range(20): freq_ratio = class_correct[i] / class_freq[i] disc_ratio = class_correct[i] / class_total[i] if freq_ratio > freq_threshold: freq_imgs.append(i) if disc_ratio > disc_threshold: disc_imgs.append(i) print("Frequently accurate classes: ", freq_imgs) print("Discriminative classes: ", disc_imgs) ``` 上述代码中,我们使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器对LeNet进行训练,训练10个epoch。训练过程中,我们计算每个类别的分类准确率,并根据阈值挖掘出具有频繁性和判别性的图片。 最后一步是可视化挖掘出的图片。下面是一个简单的实现: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def imshow(img): img = img / 2 + 0.5 # unnormalize npimg = img.numpy() plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0))) # 显示具有频繁性的图片 freq_images = [] for data in testloader: images, labels = data outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs, 1) for i in range(len(labels)): if labels[i].item() in freq_imgs: freq_images.append(images[i]) break fig = plt.figure(figsize=(10, 10)) for i in range(len(freq_images)): ax = fig.add_subplot(5, 5, i+1, xticks=[], yticks=[]) imshow(freq_images[i]) plt.show() # 显示具有判别性的图片 disc_images = [] for data in testloader: images, labels = data outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs, 1) for i in range(len(labels)): if labels[i].item() in disc_imgs and labels[i].item() == predicted[i].item(): disc_images.append(images[i]) break fig = plt.figure(figsize=(10, 10)) for i in range(len(disc_images)): ax = fig.add_subplot(5, 5, i+1, xticks=[], yticks=[]) imshow(disc_images[i]) plt.show() ``` 上述代码中,我们首先从测试集中挑选出具有频繁性的图片和具有判别性的图片,然后将它们可视化出来。可以通过修改阈值来调整挖掘出的图片数量和质量。
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