帮我实现其中的代码部分

时间: 2024-12-11 16:17:35 浏览: 7
要实现论文中描述的方法,我们需要分几个步骤来构建和训练模型。以下是一个简化版的实现示例,使用Python和TensorFlow/Keras框架。这个示例将包括以下几个部分: 1. **数据准备**:加载和预处理图像数据。 2. **模型定义**:定义基础CNN模型和选择性层注意力网络(SAN)。 3. **特征图可视化**:使用Grad-CAM方法进行特征图可视化。 4. **模型评估**:计算并展示精度指标和特征图重合度分数。 ### 1. 数据准备 首先,我们需要准备数据集。假设我们有一个包含损坏图像的数据集,并且已经进行了标注。 ```python import os import numpy as np from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # 数据路径 data_dir = 'path_to_your_data' train_dir = os.path.join(data_dir, 'train') val_dir = os.path.join(data_dir, 'val') test_dir = os.path.join(data_dir, 'test') # 图像尺寸 img_size = (224, 224) batch_size = 32 # 数据生成器 train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, rotation_range=20, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True, fill_mode='nearest' ) val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=img_size, batch_size=batch_size, class_mode='categorical' ) val_generator = val_datagen.flow_from_directory( val_dir, target_size=img_size, batch_size=batch_size, class_mode='categorical' ) test_generator = test_datagen.flow_from_directory( test_dir, target_size=img_size, batch_size=batch_size, class_mode='categorical', shuffle=False ) ``` ### 2. 模型定义 定义一个基础的VGG19模型,并在此基础上添加选择性层注意力模块(SAN)。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.applications import VGG19 from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, Lambda def select_layer_attention_module(input_tensor, layer_name): # 获取指定层的输出 base_model = VGG19(weights='imagenet', include_top=False, input_tensor=input_tensor) layer_output = base_model.get_layer(layer_name).output # 添加选择性注意力机制 attention_map = Conv2D(1, (1, 1), activation='sigmoid')(layer_output) attention_map = UpSampling2D(size=(32, 32))(attention_map) return attention_map def build_san_model(input_shape, layer_name): inputs = Input(shape=input_shape) attention_map = select_layer_attention_module(inputs, layer_name) vgg19 = VGG19(weights='imagenet', include_top=False, input_tensor=inputs) x = vgg19.output x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x) x = tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu')(x) outputs = tf.keras.layers.Dense(len(train_generator.class_indices), activation='softmax')(x) model = Model(inputs=inputs, outputs=[outputs, attention_map]) return model input_shape = (224, 224, 3) layer_name = 'block4_conv4' # 选择中间层 model = build_san_model(input_shape, layer_name) model.compile(optimizer='adam', loss=['categorical_crossentropy', 'binary_crossentropy'], metrics=['accuracy']) ``` ### 3. 特征图可视化 使用Grad-CAM方法进行特征图可视化。 ```python import cv2 import matplotlib.pyplot as plt def make_gradcam_heatmap(img_array, model, last_conv_layer_name, pred_index=None): grad_model = tf.keras.models.Model( [model.inputs], [model.get_layer(last_conv_layer_name).output, model.output] ) with tf.GradientTape() as tape: last_conv_layer_output, preds = grad_model(img_array) if pred_index is None: pred_index = tf.argmax(preds[0]) class_channel = preds[:, pred_index] grads = tape.gradient(class_channel, last_conv_layer_output) pooled_grads = tf.reduce_mean(grads, axis=(0, 1, 2)) heatmap = last_conv_layer_output[0].numpy() for i in range(pooled_grads.shape[-1]): heatmap[:, :, i] *= pooled_grads[i] heatmap = np.mean(heatmap, axis=-1) heatmap = np.maximum(heatmap, 0) / np.max(heatmap) return heatmap def plot_heatmap(img_path, heatmap, cam_path="cam.jpg", alpha=0.4): img = cv2.imread(img_path) heatmap = cv2.resize(heatmap, (img.shape[1], img.shape[0])) heatmap = np.uint8(255 * heatmap) heatmap = cv2.applyColorMap(heatmap, cv2.COLORMAP_JET) superimposed_img = heatmap * alpha + img cv2.imwrite(cam_path, superimposed_img) plt.imshow(cv2.cvtColor(superimposed_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.show() # 示例图像路径 img_path = 'path_to_your_image.jpg' img = tf.keras.preprocessing.image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) img_array = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img) img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0) img_array /= 255.0 heatmap = make_gradcam_heatmap(img_array, model, 'block4_conv4') plot_heatmap(img_path, heatmap) ``` ### 4. 模型评估 计算并展示精度指标和特征图重合度分数。 ```python from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score # 预测 predictions = model.predict(test_generator) predicted_classes = np.argmax(predictions[0], axis=1) true_classes = test_generator.classes # 计算精度指标 accuracy = accuracy_score(true_classes, predicted_classes) precision = precision_score(true_classes, predicted_classes, average='weighted') recall = recall_score(true_classes, predicted_classes, average='weighted') f1 = f1_score(true_classes, predicted_classes, average='weighted') print(f"Accuracy: {accuracy}") print(f"Precision: {precision}") print(f"Recall: {recall}") print(f"F1 Score: {f1}") # 计算特征图重合度分数 def calculate_coincidence_score(heatmaps, ground_truth_masks): scores = [] for heatmap, mask in zip(heatmaps, ground_truth_masks): normalized_heatmap = heatmap / np.max(heatmap) error = np.abs(normalized_heatmap - mask) score = np.exp(np.log(1 - error)).mean() scores.append(score) return np.array(scores) # 假设我们有ground truth masks ground_truth_masks = ... # 加载或生成ground truth masks heatmaps = predictions[1] coincidence_scores = calculate_coincidence_score(heatmaps, ground_truth_masks) print(f"Coincidence Scores: {coincidence_scores.mean()}") ``` 以上代码提供了一个完整的流程,从数据准备到模型定义、特征图可视化以及模型评估。你可以根据具体需求进行调整和优化。
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